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。
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('
# データをプロット
ax = data.plot()
ax.set_xlabel('date')
ax.set_ylabel('London Gold Fixing')
plt.show()
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('
# 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。
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
Quandlのインストール方法は以下をご覧ください。
Visual StudioでPythonとQuandlを使ってみる 01 - プログラム製作日記
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