Visual StudioでPythonとQuandlを使ってみる 09 (PythonのAPIが公開されていない場合はどうするか)

今回は、QuandlでPythonのAPIが提供されていない場合のデータの取得方法です。

Quandlで以下の表示しかない場合、Python APIが公開されておらず、Web APIをたたいてデータを取得する必要があります。

その場合、PythonのHTTPライブラリであるRequestsを使ってWeb APIをたたきます。

以下のリンク先の事例を使って、データの取得を試みます。

www.quandl.com

以下をそのまま実行します。

実際のコードでは、YOURAPIKEY部分は、自分のAPI Keyに置き換えてください。

import quandl
from matplotlib import pyplot as plt

url_items = 'https://www.quandl.com/api/v3/datatables/EDIA/ECD?api_key=YOURAPIKEY'
r_get = requests.get(url_items)

print(r_get.json())

出力結果を見ると、以下のようにデータが取ってこれていることがわかります。

---

開発環境: Visual Studio Community 2019

OS: Windows 10 Pro 64bit バージョン1909

使用言語:Python3.7 (64bit)

パソコン性能: CPU Intel Core i5-4310M 2.70GHz, メモリ: 8GB

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Visual StudioでPythonとQuandlを使ってみる 08 (金価格をとってこれるのか)

今回は金価格です。

Quandlで公開されている金価格はLondon Bullion Market Associationから提供されています。

en.wikipedia.org

フォーマットはTableデータ。ライセンスはフリーです。

https://www.quandl.com/data/LBMA-London-Bullion-Market-Association/usage/quickstart/api

今回はPythonでTableデータを取ってくる方法を試してみたいと思います。

参考ページは以下のとおりです。

import quandl
from matplotlib import pyplot as plt

quandl.ApiConfig.api_key = "Quandl登録時にもらったapiキー"
data = quandl.get('LBMA/GOLD')
# データをプロット
ax = data.plot()
ax.set_xlabel('date')
ax.set_ylabel('London Gold Fixing')
plt.show()

dataの中身を見ると、しっかり、このブログを書いている12/4の前日までのデータが入ってました。

結果は以下の通りでした。

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Visual StudioでPythonとQuandlを使ってみる 06 (製造業購買担当者景気指数(製造業PMI)をとってこれるのか)

今回は製造業購買担当者景気指数(製造業PMI)です。

製造業PMIに関しては以下を参照ください。

www.daiwa.jp

Quandlで公開されている日本の製造業PMIはExchange Data International Limitedから提供されています。

www.exchange-data.com

Quandlにおいて、製造業PMIはGlobal Economic Indicatorsの一つとして提供されているようです。

Global Economic IndicatorsのフォーマットはTableデータ。

以下の2つのリンクを見ながらやれば、データを取ってこれそうです。

www.quandl.com

docs.quandl.com

残念ながら、Global Economic IndicatorsはPremiumデータのため、今回はQuandlでの値の取得はできませんでした。

代わりにダウンロードできるデータを探してみましたが、見当たりませんでした。

ネットで公開されているチャートはあるので、製造業PMIを以下のリンク先で確認することはできます。

www.mql5.com

もし、何かしらデータ取得の方法が見つかったら、別記事を書きたいと思います。

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Visual StudioでPythonとQuandlを使ってみる 05 (インフレ率をとってこれるのか)

5

今回はインフレ率です。

インフレ率に関しては以下を参照ください。

kabu.com

Quandlで公開されているインフレ率はRIから提供されています。

www.rateinflation.com

 Quandlの日本のインフレ率に関するページは以下です。

https://www.quandl.com/data/RATEINF/INFLATION_JPN-Inflation-YOY-Japan

ちなみにYOYはyear over year(前年比)という意味です。

「YoY」の意味とは？適切な用い方と関連用語を解説 | TRANS.Biz

Quandlの以下のページを見ると、ライセンス Freeとなっていたので、公開しても問題なさそうです。

https://www.quandl.com/data/RATEINF-Inflation-Rates

コードは以下の通りです。

import quandl
from matplotlib import pyplot as plt

quandl.ApiConfig.api_key = "Quandl登録時にもらったapiキー"
data = quandl.get('RATEINF/INFLATION_JPN')

print(data)
# データをプロット
ax = data.plot()
ax.set_xlabel('date')
ax.set_ylabel('Inflation YOY - Japan')
plt.show()

printでdataの中身を見てみると以下の通り。

Value
Date
1971-01-31 6.6
1971-02-28 6.3
1971-03-31 5.3
1971-04-30 5.8
1971-05-31 6.5
... ...
2020-05-31 0.0
2020-06-30 0.1
2020-07-31 0.3
2020-08-31 0.2
2020-09-30 0.1

[597 rows x 1 columns]

2020年9月までのデータが確認できます。

以下のようにプロットされた結果が表示されます。

ぴったり確認できるデータはすぐには見つかりませんでしたが、以下のリンク先のデータと比較すると、同じように推移しているので、データとして正しそうです。

ecodb.net

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Visual StudioでPythonとQuandlを使ってみる 04 (消費者物価指数をとってこれるのか)

今回は消費者物価指数です。

消費者物価指数に関しては以下を参照ください。

ja.wikipedia.org

Quandlで公開されている消費者物価指数の提供元はRIです。

www.rateinflation.com

Quandlの以下のページを見ると、ライセンス Freeとなっていたので、公開しても問題なさそうです。

https://www.quandl.com/data/RATEINF-Inflation-Rates

コードは以下の通りです。

import quandl
from matplotlib import pyplot as plt

quandl.ApiConfig.api_key = "Quandl登録時にもらったapiキー"
data = quandl.get('RATEINF/CPI_JPN')

print(data)
# データをプロット
ax = data.plot()
ax.set_xlabel('date')
ax.set_ylabel('Customer Price Index - Japan')
plt.show()

printでdataの中身を見てみると以下の通り。

Value
Date
1970-01-31 30.8
1970-02-28 30.9
1970-03-31 31.2
1970-04-30 31.5
1970-05-31 31.3
... ...
2020-05-31 101.8
2020-06-30 101.7
2020-07-31 101.9
2020-08-31 102.0
2020-09-30 102.0

[609 rows x 1 columns]

2020年9月までのデータが取得できるのを確認できます。

以下のようにプロットされた結果が表示されます。

以下で、日本の統計局の公開データがみれるので、このチャートが正しいか確認できます。

www.stat.go.jp

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Visual StudioでPythonとQuandlを使ってみる 03 (TOPIXのデータを取ってこれるのか)

QuandlにおけるTOPIXのデータの提供元はBarchartになります。

以下に会社のページを載せておきます。

www.barchart.com

QuandlのTopix Indexのページを見ると、有料のデータのようです。

いくらかかるか見てみたのですが、月あたり137.5ドル(2020.11.15 時点で 14400円ほど)します。ちょっと高いです。

私はフリーアカウントしかもってないですが、試しに前回のコードを少し書き換えてデータの打診をしたところ、以下の回答がきました。

Message=(Status 403) (Quandl Error QEPx04) You do not have permission to view this dataset. Please subscribe to this database to get access.
Source=実行ファイルの保存場所のパス
スタック トレース:
File "実行ファイルの保存場所のパス", line 13, in <module>
data = quandl.get('BCIW/_TOPX')

あたりまえですが、プレミア会員ではないのでデータの取得はできませんでした。

結論として、QuandlでTOPIXのデータを入手するには、有料会員になるしかなさそうです。

ちなみに、別の方法として、Investing.comからTopixデータをとってくるのはできそうです。

jp.investing.com

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Visual StudioでPythonとQuandlを使ってみる 02 (若年失業率のデータを取ってくる)

このデータの提供元は

FEDERAL RESERVE BANK OF ST. LOUIS

www.stlouisfed.org

以下でこのデータの調査範囲の詳細を確認できます。

15-24歳が調査対象のデータになります。

fred.stlouisfed.org

Quandlの以下のページを見ると、ライセンス Freeとなっていたので、公開しても問題なさそうです。

https://www.quandl.com/data/FRED-Federal-Reserve-Economic-Data

コードは以下の通りです。

import quandl
from matplotlib import pyplot as plt

quandl.ApiConfig.api_key = "Quandl登録時にもらったapiキー"
data = quandl.get('FRED/SLUEM1524ZSJPN')
# データをプロット
ax = data.plot()
ax.set_xlabel('date')
ax.set_ylabel('Youth Unelployment Rate for Japan')
plt.show()

以下のようにプロットされた結果が表示されます。

---

開発環境: Visual Studio Community 2019

OS: Windows 10 Pro 64bit バージョン1909

使用言語:Python3.7 (64bit)

パソコン性能: CPU Intel Core i5-4310M 2.70GHz, メモリ: 8GB

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