pythonで取得したデータを個別毎にCSVに落とすのはではなく、同じＣＳＶで全部のデータをだしたい

Question

pythonで株価データを取得しました。それをCSVに落とすときに取得したグループごとにCSVされてしまいます。それを、同じＣＳＶで全部のデータをだそうとこところみたのですが、がぞうのようにでてしまいます。

どうしたら全部のデータを1つのCSVでおとせますか？

コード
!pip install yfinance fredapi

import sys
import datetime as dt
from pandas.tseries.offsets import BDay

import numpy as np
import pandas as pd

import yfinance as yf
from fredapi import Fred

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns; sns.set()

def get_stock_price(symbol_list, date_range):

    df_all = pd.DataFrame()

    for symbol in symbol_list:
        print('取得中: ' + symbol)
        df = yf.download(
            tickers=symbol,
            start=dt.datetime.strftime(date_range[0], '%Y-%m-%d'),
            end=dt.datetime.strftime(date_range[1], '%Y-%m-%d'))
        df.index = pd.to_datetime(df.index)
        df_all = pd.concat(
        [df_all, df.rename(
            columns={'Adj Close': symbol}).loc[:, symbol]], 
            axis='columns', sort=False)
    
    return df_all

date_range = (dt.date(2016, 12, 30), dt.date(2022, 3, 28))

symbol_list_JP = ['8103.T', '1852.T', '2972.T', '4246.T', '5208.T']
symbol_list_US = ['AAPL', 'BA', 'DIS', 'GS', 'KO', 'XOM']

BM_list_JP = ['1306.T', '^N225']
BM_list_US = ['QQQ', 'SPY']

stock_price_JP = get_stock_price(symbol_list_JP, date_range).fillna(method='ffill').dropna()
stock_price_US = get_stock_price(symbol_list_US, date_range).fillna(method='ffill').dropna()

BM_price_JP = get_stock_price(BM_list_JP, date_range).fillna(method='ffill').dropna()
BM_price_US = get_stock_price(BM_list_US, date_range).fillna(method='ffill').dropna()

# stock_priceとBM_priceの日付の共通部分をとる
date_range_JP = sorted(list(set(stock_price_JP.index) & set(BM_price_JP.index)))
date_range_US = sorted(list(set(stock_price_US.index) & set(BM_price_US.index))) 
stock_price_JP = stock_price_JP.reindex(date_range_JP)
stock_price_US = stock_price_US.reindex(date_range_US)
BM_price_JP = BM_price_JP.reindex(date_range_JP)
BM_price_US = BM_price_US.reindex(date_range_US)

#各データをCSVに落とす
stock_price_JP.to_csv('stock_price_JP.csv')
stock_price_US.to_csv('stock_price_US.csv')

BM_price_JP.to_csv('BM_price_JP.csv')
BM_price_US.to_csv('BM_price_US.csv')

Comments

[melian]

pandas.concat でデータフレームを結合してみてはどうでしょうか(all という名前は Python の組み込み関数名なので all_stock に変更しています)。

all_stock = pd.concat([stock_price_JP, stock_price_US])
all_stock.to_csv('all2.csv')

ただ、この場合はインデックス(日付)で結合することになります。

[takachan]

ご返信、ありがとうございます。下記で落としたところ、1つのCSVに落とせましたが、

all_stock = pd.concat([stock_price_JP, stock_price_US])
all_stock.to_csv('all2.csv')

「stock_price_JP」のほうは値も落ちましたが、「stock_price_US」の方は値が空白でおちてきました。

なお、下記でCSVに落とした時は、値も落ちてきます
stock_price_US.to_csv('stock_price_US.csv')

[melian]

stock_price_US の値はCSVファイルの後半にあります。これは、stock_price_US と stock_price_JP では日付がずれているためです。

[takachan]

確かにありました。

データ取得期間は下記のようにしているのですが、日付がずれてしまうのでしょうか。

date_range = (dt.date(2016, 12, 30), dt.date(2022, 3, 28))

[melian]

ごめんなさい、指定の仕方を間違えていました。pd.concat に axis=1 を追加して試してみて下さい。

all_stock = pd.concat([stock_price_JP, stock_price_US], axis=1)
all_stock.to_csv('all2.csv')

[takachan]

なるほどですね。

各データごとに、取得期間がずれてでてきてしまうのですね。
一括でCSVに落とすときに、日付のずれがでてこないで、落とす方法はありますか？

例えば、stock_price_JPは2019-03-12まで、空白で2019-3-12以降はすべてのデータが日付でそろって落ちてくるような方法です。

[melian]

入れ違いになってしまいましたが、書き直した一つ前のコメントをご参照下さい。

[takachan]

ありがとうございます。

左一列に日付がでてきて、右側に日付に該当した各銘柄の株価がでてきました。

[takachan]

ベストアンサーにしたいので、よろしければ、回答に一言でいいので、記載していただくことは可能ですか？

[melian]

はい、後ほど回答します。

Answer 1

pandas.concat でデータフレームを結合して CSV ファイルに出力します。

all_stock = pd.concat([stock_price_JP, stock_price_US], axis=1)
all_stock.to_csv('all2.csv')