<div id="readability-page-1" class="page"><div><div aria-hidden="false"><a rel="noopener follow" href="/?source=post_page---byline--1653fa7fd6bc---------------------------------------"><div><p><img alt="이상문" src="https://miro.medium.com/v2/resize:fill:64:64/1*PdFTYwkEj-ebxhH52VWJ8w.png" width="32" height="32" loading="lazy" data-testid="authorPhoto"></p></div></a></div><p id="8525">이 글에서 한국 주식 데이터를 분석하고자 할 때 유용하게 사용할 수 있는 pykrx 라이브러리를 이용하여, 거래대금을 기준으로 상위 100개 종목을 손쉽게 추출하는 방법을 단계별로 설명한다. 날짜 지정 기능을 활용하여 과거 특정 날짜의 데이터도 조회할 수 있으며, 거래량과 거래대금 등 주요 정보를 데이터 프레임 형태로 간편하게 제공한다.</p><h2 id="f103">1. pykrx 설치하기</h2><p id="ae1b">pykrx 라이브러리는 한국 주식 데이터를 쉽게 획득할 수 있게 해주는 파이썬 모듈이다. 다음과 같이 설치할 수 있다.</p><pre><span id="525b">pip install pykrx</span></pre><h2 id="e66a">2. pykrx의 stock 모듈 알아보기</h2><p id="a66a">pykrx의 <code>stock</code> 모듈은 한국 주식시장(KOSPI, KOSDAQ 등)의 주가 정보, 거래량, 거래대금 등의 데이터를 쉽게 얻을 수 있게 해준다. 대표적인 기능들은 다음과 같다.</p><ul><li id="5f7d"><code>get_market_ohlcv_by_ticker(date)</code>: 특정 날짜의 주식 OHLCV(시가, 고가, 저가, 종가, 거래량) 데이터</li><li id="6943"><code>get_market_ticker_name(ticker)</code>: 티커를 종목명으로 변환</li><li id="204b"><code>get_market_price_change_by_ticker(fromdate, todate)</code>: 특정 기간 동안의 주가 변동 정보</li><li id="2f3c"><code>get_index_ticker_list()</code>: 시장 지수(KOSPI, KOSDAQ 등)의 티커 목록</li></ul><h2 id="173e">3. 주식 거래대금 기준 상위 100 종목 추출하기</h2><p id="1992">거래대금을 기준으로 상위 100개 종목을 추출하는 함수 예시를 보자. 기본값은 오늘 날짜이며, 특정 날짜를 입력하는 것도 가능하다.</p><pre><span id="d122">from pykrx import stock<br>import pandas as pd<br>from datetime import datetime<p>def get_top_100_stocks_by_trading_value(date=None):<br>    # 날짜 미지정 시 오늘 날짜로 설정<br>    if date is None:<br>        date = datetime.today().strftime('%Y%m%d')<br>    # 거래대금 데이터 획득<br>    df = stock.get_market_ohlcv_by_ticker(date)<br>    # 거래대금으로 정렬하고 상위 100개 추출<br>    top_100 = (<br>        df.sort_values(by='거래대금', ascending=False)<br>        .head(100)<br>        .reset_index()  # 인덱스를 컬럼으로 변환하여 티커 정보를 명확하게 포함<br>    )<br>    # 티커를 종목명으로 변환 (상위 100개만)<br>    top_100['종목명'] = top_100['티커'].apply(lambda x: stock.get_market_ticker_name(x))<br>    return top_100[['종목명', '거래량', '거래대금']]<br># 예제 1: 오늘 날짜 기준 top 100 종목<br>print(get_top_100_stocks_by_trading_value())<br># 예제 2: 특정 날짜 기준 top 100 종목 (2024년 5월 1일 기준)<br>print(get_top_100_stocks_by_trading_value("20240501"))</p></span></pre><h2 id="f670">reset_index() 사용 이유</h2><p id="35b2"><code>reset_index()</code>를 사용하는 이유는 DataFrame의 인덱스를 컬럼으로 변환하여 기존 인덱스(티커)를 데이터의 일부로 명확하게 포함시키기 위해서이다. 특히 티커처럼 의미 있는 정보를 인덱스에서 컬럼으로 명시적으로 활용해야 하는 경우에 유용하다.</p><h2 id="3f41">결과 데이터 예시</h2><p id="eac6">출력 결과는 데이터 프레임 형태이며, 종목명, 거래량, 거래대금을 확인할 수 있다.</p><pre><span id="bf89">종목명        거래량      거래대금<br>0     삼성전자   15,000,000  1,200,000,000<br>1     SK하이닉스  12,000,000  1,050,000,000<br>...   ...           ...             ...<br>99    현대차      500,000     45,000,000</span></pre><p id="b702">위 방법을 통해 간단히 거래대금 상위 종목을 확인할 수 있으며, 다양한 날짜의 데이터를 쉽게 조회할 수 있다.</p></div></div>

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이 글에서 한국 주식 데이터를 분석하고자 할 때 유용하게 사용할 수 있는 pykrx 라이브러리를 이용하여, 거래대금을 기준으로 상위 100개 종목을 손쉽게 추출하는 방법을 단계별로 설명한다. 날짜 지정 기능을 활용하여 과거 특정 날짜의 데이터도 조회할 수 있으며, 거래량과 거래대금 등 주요 정보를 데이터 프레임 형태로 간편하게 제공한다.
1. pykrx 설치하기
pykrx 라이브러리는 한국 주식 데이터를 쉽게 획득할 수 있게 해주는 파이썬 모듈이다. 다음과 같이 설치할 수 있다.
pip install pykrx
2. pykrx의 stock 모듈 알아보기
pykrx의 stock 모듈은 한국 주식시장(KOSPI, KOSDAQ 등)의 주가 정보, 거래량, 거래대금 등의 데이터를 쉽게 얻을 수 있게 해준다. 대표적인 기능들은 다음과 같다.
get_market_ohlcv_by_ticker(date): 특정 날짜의 주식 OHLCV(시가, 고가, 저가, 종가, 거래량) 데이터
get_market_ticker_name(ticker): 티커를 종목명으로 변환
get_market_price_change_by_ticker(fromdate, todate): 특정 기간 동안의 주가 변동 정보
get_index_ticker_list(): 시장 지수(KOSPI, KOSDAQ 등)의 티커 목록
3. 주식 거래대금 기준 상위 100 종목 추출하기
거래대금을 기준으로 상위 100개 종목을 추출하는 함수 예시를 보자. 기본값은 오늘 날짜이며, 특정 날짜를 입력하는 것도 가능하다.
from pykrx import stock
import pandas as pd
from datetime import datetime
def get_top_100_stocks_by_trading_value(date=None):
    # 날짜 미지정 시 오늘 날짜로 설정
    if date is None:
        date = datetime.today().strftime('%Y%m%d')
    # 거래대금 데이터 획득
    df = stock.get_market_ohlcv_by_ticker(date)
    # 거래대금으로 정렬하고 상위 100개 추출
    top_100 = (
        df.sort_values(by='거래대금', ascending=False)
        .head(100)
        .reset_index()  # 인덱스를 컬럼으로 변환하여 티커 정보를 명확하게 포함
    )
    # 티커를 종목명으로 변환 (상위 100개만)
    top_100['종목명'] = top_100['티커'].apply(lambda x: stock.get_market_ticker_name(x))
    return top_100[['종목명', '거래량', '거래대금']]
# 예제 1: 오늘 날짜 기준 top 100 종목
print(get_top_100_stocks_by_trading_value())
# 예제 2: 특정 날짜 기준 top 100 종목 (2024년 5월 1일 기준)
print(get_top_100_stocks_by_trading_value("20240501"))
reset_index() 사용 이유
reset_index()를 사용하는 이유는 DataFrame의 인덱스를 컬럼으로 변환하여 기존 인덱스(티커)를 데이터의 일부로 명확하게 포함시키기 위해서이다. 특히 티커처럼 의미 있는 정보를 인덱스에서 컬럼으로 명시적으로 활용해야 하는 경우에 유용하다.
결과 데이터 예시
출력 결과는 데이터 프레임 형태이며, 종목명, 거래량, 거래대금을 확인할 수 있다.
종목명        거래량      거래대금
0     삼성전자   15,000,000  1,200,000,000
1     SK하이닉스  12,000,000  1,050,000,000
...   ...           ...             ...
99    현대차      500,000     45,000,000
위 방법을 통해 간단히 거래대금 상위 종목을 확인할 수 있으며, 다양한 날짜의 데이터를 쉽게 조회할 수 있다.

pykrx로 주식 거래대금 상위 100 종목 쉽게 추출하기

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