inflearn logo
강의

강의
N
챌린지

챌린지
멘토링

멘토링
N
클립

클립
로드맵

로드맵
지식공유

Watch Me Code: 주린이를 위한 파이썬 데이터 분석

개별 종목 수집하기: FinanceDataReader와 Pandas 내장함수를 활용한 주가 데이터 수집

pd.read_html(url) 시 에러가 납니다

5600

무리브

작성한 질문수 7

0

아래와 같이 코드 실행 시 에러가 납니다

pd.read_html(url) 부분입니다

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-28-5d8f83db45ac> in <module>()
----> 1 pd.read_html(url)

5 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pandas/io/html.py in _parse_tables(self, doc, match, attrs)
    545 
    546         if not tables:
--> 547             raise ValueError("No tables found")
    548 
    549         result = []

python pandas numpy

답변 1

1

멀티캠퍼스

판다스 내장함수인 read_html의 경우, 읽어올 html 문서 내에 <table> 태그가 있어야 수집이 가능합니다.

위에서 설정하신 url 변수를 참조하시어, 마우스 우클릭 > 검사 (혹은 Inspect)를 눌렀을 때 <table>태그가 나오는 지 확인해보시기 바랍니다 =)

0

무리브

table 코드가 있는데도 그렇습니다.

0

멀티캠퍼스

학습자님, 강의 원작자인 박조은 강사님께 해당 사항을 문의드려
관련 오류를 해결 / 강의 자료에 반영 완료하였습니다.
라이브 강의 이후 네이버 일별 시세 페이지가 변경이 되어 일부 오류가 발생한 것으로 보입니다.
학습에 지장을 드려 정말 죄송합니다.

라이브 강의 이후 변경사항

  • 네이버 증권 일별 시세의 웹페이지가 변경되어 기존의 방법으로는 불러올 수 없습니다.

  • 일별 시세 페이지에서 브라우저가 아닐 때 응답을 하지 않기 때문인데 이 때 requests 라는 라이브러리를 통해 HTTP 요청을 보내고 웹사이트의 소스코드를 받아와서 table 태그를 찾는 방법으로 받아올 수 있습니다.

  • 아래의 코드를 보면 requests를 통해 HTTP 통신을 보내고 beautifulsoup을 통해 HTML 페이지 내에서 table 태그를 찾습니다.

  • table 태그를 read_html로 불러오면 판다스의 데이터프레임으로 읽어올 수 있습니다.

 
 

requests를 통한 HTTP 요청

# 일별 시세 페이지를 읽어 올 때 브라우저가 아니면 응답을 하지 않기 때문에 브라우저 인 것 처럼 요청을 보냅니다.
# 응답으로 HTML 페이지 전체를 받아옵니다.
import requests

headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.96 Safari/537.36'}

response = requests.get(url, headers=headers)
 

BeautifulSoup 을 통한 table 태그 찾기

# BeautifulSoup 을 통해 html 페이지 내의 table 태그를 찾습니다.
from bs4 import BeautifulSoup as bs

html = bs(response.text, "lxml")
html_table = html.select("table")
len(html_table)
 
# html에서 찾은 table 태그를 pandas 로 읽어옵니다.
table = pd.read_html(str(html_table))
table[0].dropna()

페이지별 데이터 수집 함수 만들기

def get_day_list(item_code, page_no):
"""
일자별 시세를 페이지별로 수집
"""
url = f"https://finance.naver.com/item/sise_day.nhn?code={item_code}&page={page_no}"

headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.96 Safari/537.36'}

response = requests.get(url, headers=headers)
html = bs(response.text, "lxml")
table = html.select("table")
table = pd.read_html(str(table))
df_day = table[0].dropna()
return df_day
수업 자료 파일에 해당 내용을 업데이트 해두었습니다.
colab을 다시 열어보시면 변경된 내용으로 실습을 해보실 수 있습니다.

작업형2 모의문제2에서 drop이랑 인코딩

0

6

1

모의고사 1 회 2번문제 중

0

15

1

26-2 이론문제 재탕

1

12

1

26-2년도 코드문제

0

10

0

26-2 코드문제

0

12

1

15분 48초 질문

0

18

2

26-1년도 이론문제 재탕

0

29

1

26-1년도 코드문제 재탕

0

20

0

계좌잔고 조회하기

0

13

0

안녕하세요 강사님

0

21

1

[시험 준비] AICE Associate 단기간 합격을 위한 모의고사 활용 방법 문의

1

23

1

이론재탕만 눈치챘어도

0

42

1

25-3년도 이론문제 재탕

0

23

1

25-3년도 코드문제 재탕

0

19

0

출력값 문의

0

22

2

인코딩을 다 꼭 해봐야하는지

0

21

2

LLM 시대에서 머신러닝 개념 이해 필요성 문의

0

26

1

25-2 분기커버리지

0

27

0

25-2 이론 재탕

0

33

1

25-1 이론 재탕

0

29

1

강의 잘보고 있습니다. 강의 파일을 어디서 찾아야 되는지 몰라서 여쭤 봅니다.

0

27

1

서브넷 마스크

0

43

2

모의고사 1회 계산문제 2개 맞았는데

0

62

2

구글 Collab 접속 불가능

0

462

3