pandas_datareader와 FinanceDataReader의 차이점에 대하여

안녕하세요. 인천고래입니다.

오늘은 pandas_datareader와 FinanceDataReader의 차이점에 대해 알아보도록 하겠습니다.

모두 파이썬을 사용하여 금융 데이터를 가져오기 위한 라이브러리입니다.

 

각각의 라이브러리는 주식, 채권, 환율 등 다양한 금융 데이터를 손쉽게 다운로드할 수 있게 해주며, 주로 데이터 분석이나 금융 모델링에 사용됩니다.

그러나 이 두 라이브러리는 지원하는 데이터 소스, 기능, 사용 방법 등 여러 면에서 차이를 보입니다.

 

pandas_datareader

• 출시 시기: pandas_datareader는 먼저 출시되었으며, 금융 데이터 분석을 위한 파이썬 생태계에서 널리 사용됩니다.
• 데이터 소스: Yahoo Finance, Google Finance(과거), FRED(Federal Reserve Economic Data), World Bank 등 다양한 국제 데이터 소스를 지원합니다. 그러나 시간이 지남에 따라 일부 데이터 소스의 API가 변경되거나 중단되어 접근 가능한 데이터 소스가 변화할 수 있습니다.
• 주 사용 목적: 주식, 채권, 경제 지표 등 다양한 금융 및 경제 데이터에 접근하기 위해 사용됩니다.
• 사용법(코드)

import pandas_datareader as pdr
from datetime import datetime

start = datetime(2020, 1, 1)
end = datetime(2020, 12, 31)

# Yahoo Finance에서 애플(AAPL) 주식 데이터를 가져옵니다.
df = pdr.get_data_yahoo('AAPL', start=start, end=end)

 

FinanceDataReader

• 출시 시기: FinanceDataReader는 pandas_datareader 이후에 출시되었으며, 주로 한국 금융 시장의 데이터에 초점을 맞추고 있지만, 미국 주식 시장 등 다른 국가의 데이터에도 접근할 수 있습니다.
• 데이터 소스: KRX(한국거래소), Naver, Yahoo Finance 등 한국과 미국을 포함한 여러 국가의 주요 금융 데이터 소스를 지원합니다. 특히 한국 시장에 대한 데이터 접근성이 좋아 한국 사용자에게 인기가 높습니다. 
  KRX (한국거래소) NAVER (네이버 금융) Investing.com Yahoo Finance FRED (Federal Reserve Economic Data)
• 주 사용 목적: 주식 가격, 환율, 지수 등의 금융 데이터를 쉽게 가져오기 위해 사용되며, 한국 시장 데이터에 특화되어 있는 점이 특징입니다.
• 사용법(코드)

import FinanceDataReader as fdr

# KRX에서 삼성전자(005930) 주식 데이터를 가져옵니다.
df = fdr.DataReader('005930', '2020-01-01', '2020-12-31')

# 일봉 데이터를 주봉, 월봉 데이터로 변환
# 'W-FRI'는 주말 기준으로 데이터를 집계함을 의미 ('W-MON', 'W-TUE' 등으로 변경 가능)
df_weekly = df.resample('W-FRI').last()
df_monthly = df.resample('M').last()

 

차이점 요약

• 지원 데이터 소스: pandas_datareader는 다양한 국제 데이터 소스를 지원하는 반면, FinanceDataReader는 한국 금융 시장을 포함하여 선택된 국제 시장에 좀 더 특화되어 있습니다.
• 지역 특화: FinanceDataReader는 한국 금융 시장 데이터에 특화되어 있는 반면, pandas_datareader는 보다 광범위한 국제 데이터에 접근할 수 있습니다.
• 사용 용이성: 두 라이브러리 모두 사용하기 쉽지만, 특정 지역(예: 한국)의 데이터를 주로 다루는 경우 FinanceDataReader가 더 유리할 수 있습니다. 각자의 필요와 데이터 소스의 선호에 따라 적합한 라이브러리를 선택하여 사용할 수 있습니다.