<jupyter_start><jupyter_text>주식 정보 데이터 수집앞서 주식 정보를 가져왔었다. 하지만 해당 날짜 데이터만 가져왔을뿐 그전 데이터에 대해서는 없다. 과거데이터를 얻고 싶다면 종목코드만 알고 있으면 언제든지 정보를 가져 올수 있다. 그래서 미리 데이터 수집을 더 좋게 하기 위해 사전 연습을 해보도록 하였다.  1. 라이브러리 및 데이터 불러오기<jupyter_code>import pandas as pd
import time
from pykrx import stock<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>이전 [KRX(한국거래소)주식 정보 가져오기](https://uikang.tistory.com/86) 블로깅에서 저장한 csv파일을 가져오도록 하자 앞으로 이 종목 코드로  2. 범위 설정범위 설정은 2021/11/27 ~ 2021/12/01 KOSPI데이터만을 사용해 데이터를 만들어보자.<jupyter_code>df = pd.read_csv("stock_list.csv")
start_day = "20211127"
end_day = "20211201"
kospi_df = df[df["시장구분"] == "KOSPI"] # KOSPI만 가져오기
kospi_df = kospi_df.head(10) # 10개의 회사 데이터만 사용. 
kospi_df<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>3. 인덱스 설정<jupyter_code>kospi_df = kospi_df.reset_index(drop = True) # reset_index 인덱스를 재배열하는 함수, drop = True 기존 인덱스를 제거후 재배열
kospi_df
kospi_df.info()
stock_df = stock.get_market_ohlcv_by_date(fromdate=start_day, todate=end_day, ticker="095570") 

stock_df<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>4. for 문 이용 주식 데이터 불러오기<jupyter_code>stock_df = stock.get_market_ohlcv_by_date(fromdate=start_day, todate=end_day, ticker=stock_code) 

stock_df_total = pd.DataFrame()
for i in range(len(kospi_df)):
    stock_code = kospi_df['종목코드'][i]
    stock_name = kospi_df['종목명'][i]
    market = kospi_df['시장구분'][i]
    
 #stock.get_market_ohlcv_by_date 주식데이터 시작일,종료일,티커 파라미터를 넣어주면 일자별로 정렬하여 DataFrame으로 반환한다.
    stock_df = stock.get_market_ohlcv_by_date(fromdate=start_day, todate=end_day, ticker=stock_code) 
    # 위 데이터를 가져오면 날짜,시가,고가,저가,..등만 나오므로 칼럼을 추가해주도록 하자.
    stock_df["종목명"] = stock_name 
    stock_df["종목코드"] = stock_code
    stock_df["시장구분"] = market
    
    
   # time.sleep(1) # time.sleep(1) 1초마다 데이터 실행 (데이터가 많으면 한꺼번에 처리하려해 서버 팅길수 있으므로 설정 )
   # print(str(i) + " 번째 "+ stock_name) # 잘 실행되는지 확인하기위해 설정 해주었다.
    
    # pd.concat 데이터 프레임 이어 붙히기
    stock_df_total = pd.concat([stock_df_total,stock_df])
#stock_df_total.reset_index()
stock_df_total<jupyter_output><empty_output>
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