개요

이론은 충분합니다. 이번 장에서는 실제 데이터로 차트를 만들어봅니다.

지윤의 팀이 캡스톤 프로젝트로 선택한 주제는 두 가지였습니다. 하나는 공공데이터를 활용한 기온 변화 분석이고, 다른 하나는 주식 시장 데이터 시각화였습니다. 현우가 기온 데이터를 맡고, 지윤이 주식 데이터를 담당하기로 했습니다.

"공공데이터포털에서 CSV 받아서 그냥 읽으면 되겠지?"

현우의 예상은 반은 맞았습니다. CSV는 읽혔지만, 결측치와 타입 문제가 기다리고 있었습니다. 데이터 전처리 없이는 차트가 제대로 나오지 않았습니다.

주식 데이터는 또 다른 형태였습니다. 시가, 고가, 저가, 종가. 네 가지 값이 하나의 날짜에 묶인 OHLCV 데이터. 캔들차트를 그리려면 go.Candlestick을 써야 했습니다.

학습 목표

• 공공데이터를 Pandas로 전처리하고 다각도로 시각화할 수 있습니다.
• make_subplots으로 여러 차트를 대시보드형으로 배치할 수 있습니다.
• yfinance로 주식 데이터를 수집하고 go.Candlestick으로 캔들차트를 그릴 수 있습니다.
• 이동평균선을 add_trace()로 추가하고 범위 슬라이더를 활용할 수 있습니다.

이 장의 구성