pythonのyfinanceモジュールを使って複数銘柄の株価情報が取得できない問題を解決したい。

下記のサイト内にあるコードを実行したところ私の知識不足で解決ができない問題が出てきたため教えていただきたいです。

https://qiita.com/blog_UKI/items/f782fb86747e0bae89a9

yfinance moduleでTOPIX500の終値のヒストリカルデータを取得するため以下のコードをpython3.8環境で実行しましたが、結果が表示されず、エラーも表示されない状態です。
エラーも表示されないため何が問題なのかわからず困っております。
解決法を教えていただきたく宜しくお願いします。

実行したコード

closes = [] # 終値

for i in tickers.tickers:
closes.append(tickers.tickers[i].history(period="max").Close)

closes = pd.DataFrame(closes).T
closes.columns = stocks
closes = closes.ffill()

print(closes)

補足情報

サイトにあるコードを順番に実行していますが、上記のコードのところで動かずに止まってしまっています。

melian

2022/01/22 13:00

TOPIX500 銘柄で実行する場合、非常に時間がかかると思われます。「結果が表示されず、エラーも表示されない状態です」というのは銘柄データの取得処理が続いている状態なのだと思います(気長に待つしかないでしょう…)。

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

こちらの環境は Python 3.9/yfinance 0.1.69 なのですが、以下の様に KeyError が発生します。

python
1>>> yf.__version__
2'0.1.69'
3
4>>> closes   = [] # 終値
5>>> for i in range(len(tickers.tickers)):
6        closes.append(tickers.tickers[i].history(period="max").Close)
7Traceback (most recent call last):
8  File "<stdin>", line 2, in <module>
9KeyError: 0

これは tickers.tickers がリストではなく辞書(dict)だからです。なので、辞書型に合わせた処理に書き換えます。

python
1>>> type(tickers.tickers)
2<class 'dict'>
3
4>>> for i in tickers.tickers.values():
5        closes.append(i.history(period="max").Close)
6>>> closes = pd.DataFrame(closes).T   # DataFrame化
7>>> closes.columns = stocks           # カラム名の設定
8>>> closes = closes.ffill()           # 欠損データの補完
9>>>
10>>> print(closes)
11            1332.T  1333.T  1414.T  1417.T  ...  1802.T  1803.T  1808.T         ^N225
12Date                                        ...                                      
131965-01-05     NaN     NaN     NaN     NaN  ...     NaN     NaN     NaN   1257.719971
141965-01-06     NaN     NaN     NaN     NaN  ...     NaN     NaN     NaN   1263.989990
151965-01-07     NaN     NaN     NaN     NaN  ...     NaN     NaN     NaN   1274.270020
161965-01-08     NaN     NaN     NaN     NaN  ...     NaN     NaN     NaN   1286.430054
171965-01-12     NaN     NaN     NaN     NaN  ...     NaN     NaN     NaN   1288.540039
18...            ...     ...     ...     ...  ...     ...     ...     ...           ...
192022-01-17   547.0  2428.0  4975.0  1914.0  ...   930.0   754.0  1454.0  28333.519531
202022-01-18   536.0  2404.0  4930.0  1887.0  ...   924.0   753.0  1438.0  28257.250000
212022-01-19   523.0  2363.0  4835.0  1817.0  ...   916.0   751.0  1409.0  27467.230469
222022-01-20   529.0  2365.0  4940.0  1821.0  ...   916.0   760.0  1421.0  27772.929688
232022-01-21   533.0  2383.0  5040.0  1822.0  ...   928.0   774.0  1419.0  27522.259766
24
25[14153 rows x 11 columns]