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PythonでWEBスクレイピングする際に利用されるBeautiful Soupについて初学者にも理解しやすいようにスクレイピングの流れを図示した導入から始まり、各メソッドの紹介、取得できるデータとそのオブジェクトの形式について丁寧に解説しております。BeautiflSoupとは、HTMLやXMLファイルから情報を取得し、解析するPythonのWEBスクレイピングに用いられるライブラリです。

mplfinanceとpytiを使った株価チャートの作成。そして、ローソク足、出来高、移動平均線、ボリンジャーバンド、MACD、RSIの追加方法に関する記事です。 mplfinanceのインストール：pip install mplfinance、pytiのインストール：pip install pyti、ローソク足チャートの作成：mpf.plot(df, type=’candle’)、出来高の追加：mpf.plot(df, type=’candle’, volume=True)、移動平均線の追加：mpf.plot(df, type=’candle’, mav=(5, 25, 75))、ボリンジャーバンドの追加：mpf.plot(df, type=’candle’, addplot=apd)、MACDの追加：mpf.plot(df, type=’candle’, addplot=apd)、RSIの追加：mpf.plot(df, type=’candle’, addplot=apd)

Pythonでの日付、時間に関するモジュール、オブジェクト、データ型、メソッド等をまとめました。date, time, datetime, timedelta, timezone

Pythonライブラリ「pandas-datareader」を使った株価情報の取得方法に関する記事です。 インストール方法、情報取得元、pandas_datareader.data.DataReader(ticker-symbol, data_source, start, end, api_key)、stooqから株価情報を取得する方法、stooq使用時の数式：pandas_datareader.data.DataReader(‘ティッカー*’, data_source=’stooq’, start, end)、yahoo finance (米国)から株価情報を取得する方法、yahoo fianance使用時の数式：pandas_datareader.data.DataReader(‘ティッカー*’, data_source=’yahoo’, start, end)

Python標準ライブラリである「os」についての解説記事です。このライブラリでは、ファイルやフォルダ操作をPythonコードで実行可能です。 ライブラリの呼び出し：import os 現在の作業ファイルのパスを確認：os.getcwd() 現在の作業ファイルのパスを確認：!pwd ファイルの削除：os.remove(ファイルパス) ファイル名変更：os.rename(‘変更前のファイルパス’, ‘変更後のファイルパス’) ディレクトリの作成：os.mkdir(フォルダパス*)　*ディレクトリ名のみ記述＝現在の作業ディレクトリに新規ディレクトリが作成される。 ディレクトリの削除：os.rmdir(フォルダパス*)　*ディレクトリ名のみ記述＝現在の作業ディレクトリ内に該当フォルダが存在する場合削除されます。

Pythonのデータ分析ライブラリPandasで使用されるDataFrameの行と列の追加と削除に関する記事です。 DataFrameの列への追加 列の追加方法-1：インデックス参照 df[‘列名’] = 値(スカラー値, 配列, Series) 列の追加方法-２：assign()メソッド df.assign(列名=値) 列の追加方法-３：insert()メソッド df.insert(挿入位置, 列名, 値) 列の削除方法：drop()メソッド df.drop(列名, axis=1, inplace=True or False) or df.drop(df.columns[[列名]], axis=1, inplace=True or False) DataFrameの行への追加 行の追加方法-1：loc[]メソッド df.loc[‘行名’] = 値(スカラー値, 配列, Series) 行の追加方法-２：append()メソッド df.append(DataFrame, Series, 辞書型, リスト) 行の削除方法：df.drop()メソッド 行名で削除：df.drop(行名, axis=0, inplace=True or False) or df.drop(index=[行名], axis=0, inplace=True or False) 行インデックス指定で削除：df.drop(df.index[[インデックス番号]] axis=0, inplace=True or False) 複数行・複数列を削除：df.drop(index=[‘行名’], columns=[‘列名’])