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-
df_only_current = df.
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125
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+
df_only_current = df.groupby('証券コード').max('年度')
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126
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+
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126
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-
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127
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+
df['n年前'] = df.groupby('証券コード')['年度'].transform('max')-df['年度']
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128
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+
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129
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+
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+
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127
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+
#追加する列名一覧
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128
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-
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132
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+
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129
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-
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133
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+
add_columns = ['純資産額','売上高','当期純利益','営業CF','EPS']
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130
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-
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131
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-
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134
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+
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132
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+
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+
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+
for column in add_columns:
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-
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+
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137
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-
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+
for i in range(0,4):
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+
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+
j = i+1
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+
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+
df_pvt=df.pivot(index='証券コード',columns='n年前',values=column)
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140
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-
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144
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+
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141
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-
con
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145
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+
df_only_current[f"{column}_{i}→{j}"] = (df_pvt[i]-df_pvt[j])/df_pvt[j]
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146
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+
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142
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-
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147
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+
return df_only_current
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-
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-
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-
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148
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+
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+
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150
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+
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149
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-
def m
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+
def file_merge(df_edinet):
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152
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+
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150
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-
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153
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+
columns =['日付','証券コード','区分','銘柄名','始値','高値','安値','終値','取引市場']
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154
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+
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151
|
-
df = pd.read_csv('
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155
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+
df_stockprice = pd.read_csv('\stock_price.csv',names=columns,encoding="cp932")
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156
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+
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152
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-
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157
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+
print(df_edinet)
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158
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+
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159
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+
print(df_stockprice)
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160
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+
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153
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-
d
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161
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+
join_data = pd.concat([df_edinet,df_stockprice],join='証券コード')
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155
163
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156
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157
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-
df_only_current = df.groupby('証券コード').max('年度')
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158
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-
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159
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-
df['n年前'] = df.groupby('証券コード')['年度'].transform('max')-df['年度']
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160
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-
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161
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-
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162
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-
#追加する列名一覧
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164
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-
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165
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-
add_columns = ['純資産額','売上高','当期純利益','営業CF','EPS']
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166
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-
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167
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-
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168
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-
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169
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-
for column in add_columns:
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170
|
-
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171
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-
for i in range(0,4):
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172
|
-
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173
|
-
j = i+1
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174
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-
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175
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-
df_pvt=df.pivot(index='証券コード',columns='n年前',values=column)
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176
|
-
|
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177
|
-
df_only_current[f"{column}_{i}→{j}"] = (df_pvt[i]-df_pvt[j])/df_pvt[j]
|
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178
|
-
|
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179
|
-
return df_only_current
|
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180
|
-
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181
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-
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182
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-
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183
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-
def file_merge(df_edinet):
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184
|
-
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185
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-
columns =['日付','証券コード','区分','銘柄名','始値','高値','安値','終値','取引市場']
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186
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-
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187
|
-
df_stockprice = pd.read_csv('C:\xampp\htdocs\01_AppDev\01_StockManagementApp\data\result\stock_price.csv',names=columns,encoding="cp932")
|
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188
|
-
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189
|
-
print(df_edinet)
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190
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-
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191
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-
print(df_stockprice)
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192
|
-
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193
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-
join_data = pd.merge(df_edinet,df_stockprice,on='証券コード',how='left')
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194
|
-
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195
|
-
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196
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-
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197
165
|
print(join_data)
|
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198
166
|
|
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199
|
-
#join_data.to_csv('C:\xampp\htdocs\01_AppDev\01_StockManagementApp\data\result\test.csv',encoding='cp932',index=False)
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200
|
-
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201
167
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202
168
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203
169
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def main():
|
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@@ -216,70 +182,6 @@
|
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216
182
|
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217
183
|
main()
|
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218
184
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219
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-
groupby('証券コード').max('年度')
|
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220
|
-
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221
|
-
df['n年前'] = df.groupby('証券コード')['年度'].transform('max')-df['年度']
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222
|
-
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223
|
-
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224
|
-
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225
|
-
#追加する列名一覧
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226
|
-
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227
|
-
add_columns = ['純資産額','売上高','当期純利益','営業CF','EPS']
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228
|
-
|
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229
|
-
|
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230
|
-
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231
|
-
for column in add_columns:
|
|
232
|
-
|
|
233
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-
for i in range(0,4):
|
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234
|
-
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235
|
-
j = i+1
|
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236
|
-
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237
|
-
df_pvt=df.pivot(index='証券コード',columns='n年前',values=column)
|
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238
|
-
|
|
239
|
-
df_only_current[f"{column}_{i}→{j}"] = (df_pvt[i]-df_pvt[j])/df_pvt[j]
|
|
240
|
-
|
|
241
|
-
return df_only_current
|
|
242
|
-
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243
|
-
|
|
244
|
-
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245
|
-
def file_merge(df_edinet):
|
|
246
|
-
|
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247
|
-
columns =['日付','区分','証券コード','銘柄名','始値','高値','安値','終値','取引市場']
|
|
248
|
-
|
|
249
|
-
df_stockprice = pd.read_csv('\stock_price.csv',names=columns,encoding="cp932")
|
|
250
|
-
|
|
251
|
-
print(df_edinet)
|
|
252
|
-
|
|
253
|
-
print(df_stockprice)
|
|
254
|
-
|
|
255
|
-
join_data = pd.merge(df_edinet,df_stockprice,on='証券コード',how='left')
|
|
256
|
-
|
|
257
|
-
|
|
258
|
-
|
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259
|
-
print(join_data)
|
|
260
|
-
|
|
261
|
-
join_data.to_csv('\test.csv',encoding='cp932',index=False)
|
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262
|
-
|
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263
|
-
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264
|
-
|
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265
|
-
def main():
|
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266
|
-
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267
|
-
df_edinet = make_indicator_multiple()
|
|
268
|
-
|
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269
|
-
file_merge(df_edinet)
|
|
270
|
-
|
|
271
|
-
|
|
272
|
-
|
|
273
|
-
print("finish")
|
|
274
|
-
|
|
275
|
-
|
|
276
|
-
|
|
277
|
-
if __name__ == "__main__":
|
|
278
|
-
|
|
279
|
-
main()
|
|
280
|
-
|
|
281
|
-
|
|
282
|
-
|
|
283
185
|
```
|
|
284
186
|
|
|
285
187
|
|
2
自身で挑戦した経緯を追加しました。
test
CHANGED
|
@@ -1 +1 @@
|
|
|
1
|
-
|
|
1
|
+
pivotしたdataframeとpivotしていないdataframeを結合したい。
|
test
CHANGED
|
@@ -1,8 +1,10 @@
|
|
|
1
|
-
＜
|
|
1
|
+
＜お知らせ＞
|
|
2
|
-
|
|
2
|
+
|
|
3
|
-
|
|
3
|
+
少し前に自身でもう少し頑張ってみますとしていましたが、エラー②までいって行き詰りました。
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4
|
-
|
|
4
|
+
|
|
5
|
-
|
|
5
|
+
どなたかご助言いただけますと大変助かります。
|
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6
|
+
|
|
7
|
+
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
|
|
6
8
|
|
|
7
9
|
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8
10
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@@ -14,7 +16,13 @@
|
|
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14
16
|
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15
17
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以下のような対象データ1のpivot後のデータと、対象データ2をmergeしたいのですがうまくいきません。
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16
18
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19
|
+
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|
20
|
+
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17
|
-
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21
|
+
原因はpivotしていないデータの型と、pivotしたデータの型が違うためのようですが、解決策が浮かびません。
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22
|
+
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|
23
|
+
|
|
24
|
+
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25
|
+
pivotする前に結合してしまう方法があるとは思うのですが、少しきれいじゃないように思うので、可能であればpivot後に結合したいと考えています。
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18
26
|
|
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19
27
|
|
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20
28
|
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@@ -114,6 +122,38 @@
|
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114
122
|
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115
123
|
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116
124
|
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|
125
|
+
df_only_current = df.from math import nan
|
|
126
|
+
|
|
127
|
+
import os
|
|
128
|
+
|
|
129
|
+
import pandas as pd
|
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130
|
+
|
|
131
|
+
import numpy as np
|
|
132
|
+
|
|
133
|
+
import const #const.py
|
|
134
|
+
|
|
135
|
+
|
|
136
|
+
|
|
137
|
+
const.FOLDER_CURRENT = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
|
|
138
|
+
|
|
139
|
+
const.FOLDER_EDINET = os.path.join(const.FOLDER_CURRENT,'data')
|
|
140
|
+
|
|
141
|
+
const.FILE_EDINET_CSV = os.path.join(const.FOLDER_EDINET,'result/indicator_multiple.csv')
|
|
142
|
+
|
|
143
|
+
|
|
144
|
+
|
|
145
|
+
|
|
146
|
+
|
|
147
|
+
|
|
148
|
+
|
|
149
|
+
def make_indicator_multiple():
|
|
150
|
+
|
|
151
|
+
df = pd.read_csv('C:\xampp\htdocs\01_AppDev\01_StockManagementApp\data\result\indicator_single.csv',dtype={'証券コード':str},encoding="cp932")
|
|
152
|
+
|
|
153
|
+
df["証券コード"] = df["証券コード"].str[0:4]
|
|
154
|
+
|
|
155
|
+
|
|
156
|
+
|
|
117
157
|
df_only_current = df.groupby('証券コード').max('年度')
|
|
118
158
|
|
|
119
159
|
df['n年前'] = df.groupby('証券コード')['年度'].transform('max')-df['年度']
|
|
@@ -142,6 +182,68 @@
|
|
|
142
182
|
|
|
143
183
|
def file_merge(df_edinet):
|
|
144
184
|
|
|
185
|
+
columns =['日付','証券コード','区分','銘柄名','始値','高値','安値','終値','取引市場']
|
|
186
|
+
|
|
187
|
+
df_stockprice = pd.read_csv('C:\xampp\htdocs\01_AppDev\01_StockManagementApp\data\result\stock_price.csv',names=columns,encoding="cp932")
|
|
188
|
+
|
|
189
|
+
print(df_edinet)
|
|
190
|
+
|
|
191
|
+
print(df_stockprice)
|
|
192
|
+
|
|
193
|
+
join_data = pd.merge(df_edinet,df_stockprice,on='証券コード',how='left')
|
|
194
|
+
|
|
195
|
+
|
|
196
|
+
|
|
197
|
+
print(join_data)
|
|
198
|
+
|
|
199
|
+
#join_data.to_csv('C:\xampp\htdocs\01_AppDev\01_StockManagementApp\data\result\test.csv',encoding='cp932',index=False)
|
|
200
|
+
|
|
201
|
+
|
|
202
|
+
|
|
203
|
+
def main():
|
|
204
|
+
|
|
205
|
+
df_edinet = make_indicator_multiple()
|
|
206
|
+
|
|
207
|
+
file_merge(df_edinet)
|
|
208
|
+
|
|
209
|
+
|
|
210
|
+
|
|
211
|
+
print("finish")
|
|
212
|
+
|
|
213
|
+
|
|
214
|
+
|
|
215
|
+
if __name__ == "__main__":
|
|
216
|
+
|
|
217
|
+
main()
|
|
218
|
+
|
|
219
|
+
groupby('証券コード').max('年度')
|
|
220
|
+
|
|
221
|
+
df['n年前'] = df.groupby('証券コード')['年度'].transform('max')-df['年度']
|
|
222
|
+
|
|
223
|
+
|
|
224
|
+
|
|
225
|
+
#追加する列名一覧
|
|
226
|
+
|
|
227
|
+
add_columns = ['純資産額','売上高','当期純利益','営業CF','EPS']
|
|
228
|
+
|
|
229
|
+
|
|
230
|
+
|
|
231
|
+
for column in add_columns:
|
|
232
|
+
|
|
233
|
+
for i in range(0,4):
|
|
234
|
+
|
|
235
|
+
j = i+1
|
|
236
|
+
|
|
237
|
+
df_pvt=df.pivot(index='証券コード',columns='n年前',values=column)
|
|
238
|
+
|
|
239
|
+
df_only_current[f"{column}_{i}→{j}"] = (df_pvt[i]-df_pvt[j])/df_pvt[j]
|
|
240
|
+
|
|
241
|
+
return df_only_current
|
|
242
|
+
|
|
243
|
+
|
|
244
|
+
|
|
245
|
+
def file_merge(df_edinet):
|
|
246
|
+
|
|
145
247
|
columns =['日付','区分','証券コード','銘柄名','始値','高値','安値','終値','取引市場']
|
|
146
248
|
|
|
147
249
|
df_stockprice = pd.read_csv('\stock_price.csv',names=columns,encoding="cp932")
|
|
@@ -182,62 +284,38 @@
|
|
|
182
284
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|
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183
285
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184
286
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185
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-
#得られ
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287
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+
#得られたエラーメッセージ
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186
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-
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187
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-
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288
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+
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188
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-
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189
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-
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190
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-
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191
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-
BPS EPS EPS_調整後 自己資本比率 ROE PER 従業員数 発行済株式総数 ... 営業CF_0→1 営業CF_1→2 営業CF_2→3 営業CF_3→4 EPS_0→1 EPS_1→2 EPS_2→3 EPS_3→4
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192
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-
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193
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-
証券コード ...
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194
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-
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195
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-
7516 4104.73 561.27 561.11 0.357 0.145 12.2 4037 34682113 ... 0.315924 0.283543 0.066304 -0.135211 0.635354 0.090282 0.082087 0.660540
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196
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-
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197
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-
9702 1309.81 124.04 NaN 0.712 0.129 26.4 1717 5669000 ... 0.382676 0.165805 2.979031 -0.159800 -0.241374 0.158062 0.777464 0.757364
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198
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-
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199
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-
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200
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-
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201
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-
[2 rows x 88 columns]
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202
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-
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203
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-
日付 区分 証券コード 銘柄名 始値 高値 安値 終値 取引市場
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204
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205
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-
2021/10/8 1001 11 1001 日経２２５ 28031.0 28321.0 28018.0 28049.0 1356770000 東証１部
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206
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-
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207
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-
2021/10/8 1002 11 1002 ＴＯＰＩＸ 1964.0 1978.0 1961.0 1961.0 1356770000 東証１部
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208
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-
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209
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-
2021/10/8 1301 11 1301 極洋 3035.0 3035.0 2974.0 2998.0 22100 東証１部
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210
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-
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211
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-
2021/10/8 1305 11 1305 ダイワＴＰＸ 2069.0 2082.0 2063.0 2063.0 127680 東証１部
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212
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-
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213
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-
2021/10/8 1306 11 1306 ＴＯＰＩＸ投 2046.0 2058.0 2039.0 2041.0 2852540 東証１部
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214
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-
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215
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-
... ... .. ... ... ... ... ... ... ...
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216
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-
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217
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-
2021/10/8 9993 11 9993 ヤマザワ 1730.0 1730.0 1712.0 1719.0 3700 東証１部
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218
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-
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219
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-
2021/10/8 9994 11 9994 やまや 2415.0 2421.0 2399.0 2415.0 5900 東証１部
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220
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-
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221
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-
2021/10/8 9995 11 9995 グローセル 409.0 409.0 404.0 406.0 39000 東証１部
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222
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-
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223
|
-
2021/10/8 9996 91 9996 サトー商会 1502.0 1505.0 1500.0 1505.0 900 ＪＡＱ
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224
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-
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225
|
-
2021/10/8 9997 11 9997 ベルーナ 827.0 835.0 824.0 824.0 152900 東証１部
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226
|
-
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227
|
-
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228
|
-
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229
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-
[4358 rows x 9 columns]
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230
|
-
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231
|
-
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289
|
+
ValueError: You are trying to merge on object and int64 columns. If you wish to proceed you should use pd.concat
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232
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-
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290
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+
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291
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+
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292
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+
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233
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-
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293
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+
#エラーを受けて試したコード①
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234
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-
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235
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-
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294
|
+
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236
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-
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237
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-
1 9702 1309.81 124.04 NaN 0.712 0.129 26.4 1717 5669000 5199102000 ... 0.777464 0.757364 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
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238
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-
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239
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-
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240
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-
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241
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-
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295
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+
mergeからconcatに変えてみる。
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242
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-
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296
|
+
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243
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-
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297
|
+
```Python
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298
|
+
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299
|
+
join_data = pd.concat(df_edinet,df_stockprice)
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300
|
+
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301
|
+
```
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302
|
+
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303
|
+
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304
|
+
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305
|
+
#試したコードのエラー①
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306
|
+
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307
|
+
TypeError: first argument must be an iterable of pandas objects, you passed an object of type "DataFrame"
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308
|
+
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309
|
+
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310
|
+
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311
|
+
#エラーを受けて試したコード②
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312
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+
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313
|
+
```Python
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314
|
+
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315
|
+
join_data = pd.concat([df_edinet,df_stockprice],join='証券コード')
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316
|
+
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317
|
+
```
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318
|
+
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319
|
+
#試したコードのエラー②
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320
|
+
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321
|
+
Only can inner (intersect) or outer (union) join the other axis
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1
元のコードに決定的な誤りがあったため
test
CHANGED
|
@@ -1 +1 @@
|
|
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1
|
-
pivotしたdataframeとpivotしていないdataframeを結合したい。
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|
1
|
+
【自身で再検証します。】pivotしたdataframeとpivotしていないdataframeを結合したい。
|
test
CHANGED
|
@@ -1,3 +1,11 @@
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1
|
+
＜追記お知らせ＞
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2
|
+
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3
|
+
本件について、対象データ2の列名の順序が違ったことが発覚しました。
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4
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+
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5
|
+
自身で再検証してまた躓いたら、再度ご助言を依頼します。
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6
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+
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7
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+
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8
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+
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1
9
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#実現したいこと。
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2
10
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3
11
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Pythonでデータの整形を試みている中で、pivotしたdataframeとpivotしていないdataframeを結合（merge）したいです。
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