인프런 커뮤니티 질문&답변

import time

import pandas as pd

def get_item_info(item_code):

    item_url = f'https://finance.naver.com/item/main.naver?code={item_code}'

    tables = pd.read_html(item_url, encoding='cp949')

    # if len(tables) == 13: # 코넥스를 거르기 위해 추가함

    #     continue

    item_info = [] # 빈 리스트 생성

    finance_info = tables[3].iloc[:,[0,-2]]

    finance_info.columns = [0,1] # 합치기 전 칼럼명 일치시켜주기

    item_info.append(finance_info)

    for t in tables:

        if t.shape[1] == 2:

            item_info.append(t)

    df_item = pd.concat(item_info)

    df_item = df_item.set_index(0).T

    time.sleep(0.2) # 과부하 막기 위한 지연 조회, 최소 0.1 이상.

    return df_item

import numpy as np

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt # 한글폰트 위함

import datetime

plt.style.use("seaborn-v0_8-talk")

font_family = "Malgun Gothic"

plt.rc("font", family = font_family)

plt.rc("axes", unicode_minus=False)

url = 'https://finance.naver.com/sise/sise_group_detail.naver?type=upjong&no=282'

table = pd.read_html(url, encoding='cp949')

raw = table[2]

raw = raw.dropna(how='all').dropna(axis=1, how='all') #추가해서 칼럼도 모두 결측치시 삭제.

today = datetime.datetime.today()

today = today.strftime('%y%m%d')

raw['종목명전처리'] = raw['종목명'].str.replace('*','', regex=True) # 문자치환

raw['종목명전처리'] = raw['종목명전처리'].str.strip() # 앞뒤 공백 제거

import FinanceDataReader as fdr

df_krx = fdr.StockListing('KRX')

# print(df_krx[['Code','Name']])

df_item_code_name = df_krx[['Code','Name']]

# 위의 종목명_전처리 칼럼과 Name 칼럼을 연결지어서 코드 잡아준다.

df_item_code_name.columns = ['종목코드', '종목명전처리']

raw = raw.merge(df_item_code_name) # 강의에서 df에 해당함

# progress_apply는 map의 사용방법을 되짚어보면서 봐라. 일괄적으로 함수 적용시 사용.

# 진행사항을 보려면 progress_apply을 사용하면 된다.

from tqdm.auto import tqdm

tqdm.pandas()

result = raw['종목코드'].progress_apply(get_item_info)

# result로 받아서 데이터프레임 형식으로 concat 해줘야해서 tolist() 사용함

df_item_info = pd.concat(result.tolist())

# print(df_item_info['종목코드']) # 출력해보면 종목코드가 없다. 그래서 넣기

# df_item_info['종목코드'] = raw['종목코드'] # 아래의 reset_index를 위해 비활성화함

# print(df_item_info['종목코드'])

# 위에서 index값이 1로 모두 같아 종목코드가 모두 동일 하므로 아래처럼 인덱스 다시 적용

df_item_info = df_item_info.reset_index()

df_item_info['종목코드'] = raw['종목코드']

# print(df_item_info['종목코드'])

# 위와 같이 작업 후 index라는 칼럼을 삭제해 준다.

del df_item_info['index']

# print(raw.shape)

df_info = raw.merge(df_item_info) # 따로 지정 안해줘도 종목코드가 같기에 합쳐진다.

# 파일명 만들기

file_name_1 = url.split('=')[1].replace('&','_')

file_name_2 = url.split('=')[2]

file_name = f'{file_name_1}_{file_name_2}.csv'

# 저장하기

df_info.to_csv(file_name, index=False, encoding='cp949')

위와 같이 코드를 작성하고

실행 했는데요.

제목과 같은 오류가 발생 했습니다.

원인을 찾아 본 결과.

코넥스 종목이 포함되어 있어서

칼럼명이 맞지 않아 발생하는 것으로 보입니다.

위의 이미지와 같이 코넥스 종목은

코스닥, 코스피 종목 처럼

table 개수 13개 보다 적게 나오므로

if문으로 table개수가 13개 이하이면

건너띄어 데이터를 받게 하면 오류가 발생하지

않을 것 같은데요.

if 문을 함수 어느 위치에 넣으면 좋을지 모르겠어서

질문 드립니다.

어느 위치에 if문을 넣어서 해결하면 좋을까요?