データの取得¶

APIからデータを取得¶

pandasの利用例として、ヒストリカルデータを扱います。FTXのAPIから4本値を取得します。

import json
from urllib import request

import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go

url = "https://ftx.com/api/markets/BTC-PERP/candles?resolution=300&start_time=1643641200&1643727600"

with request.urlopen(url) as res:
    json_data = json.loads(res.read().decode())

注意

実際には上記のコードで取得しますが、ここでは取得済みのJSONファイルから読み込みます。

with open("ftx_btc-rerp_20220306-20220312.json", "r") as f:
    json_data = json.load(f)

DataFrameの作成¶

DataFrame クラスに辞書やリストを渡すと、DataFrameを生成します。

df = pd.DataFrame(json_data["result"])
df.head()

	startTime	time	open	high	low	close	volume
0	2022-03-09T20:00:00+00:00	1.646856e+12	42229.0	42271.0	42228.0	42254.0	4.986935e+06
1	2022-03-09T20:05:00+00:00	1.646856e+12	42254.0	42357.0	42246.0	42253.0	1.541197e+07
2	2022-03-09T20:10:00+00:00	1.646857e+12	42253.0	42318.0	42123.0	42146.0	1.741020e+07
3	2022-03-09T20:15:00+00:00	1.646857e+12	42147.0	42183.0	42080.0	42089.0	8.337687e+06
4	2022-03-09T20:20:00+00:00	1.646857e+12	42089.0	42190.0	42089.0	42110.0	5.248858e+06

データ型¶

dtypes 属性はDataFrameの各列のデータ型が格納されています。

df.dtypes

startTime     object
time         float64
open         float64
high         float64
low          float64
close        float64
volume       float64
dtype: object

to_datetime 関数はさまざまなオブジェクトをdatetime型に変換します。次のコードでは「startTime」列と「time」列をdatetime型に変換しています。

df.loc[:, "startTime"] = pd.to_datetime(df.loc[:, "startTime"])
df.loc[:, "time"] = pd.to_datetime(df.loc[:, "time"], unit="ms")

df.head()

	startTime	time	open	high	low	close	volume
0	2022-03-09 20:00:00+00:00	2022-03-09 20:00:00	42229.0	42271.0	42228.0	42254.0	4.986935e+06
1	2022-03-09 20:05:00+00:00	2022-03-09 20:05:00	42254.0	42357.0	42246.0	42253.0	1.541197e+07
2	2022-03-09 20:10:00+00:00	2022-03-09 20:10:00	42253.0	42318.0	42123.0	42146.0	1.741020e+07
3	2022-03-09 20:15:00+00:00	2022-03-09 20:15:00	42147.0	42183.0	42080.0	42089.0	8.337687e+06
4	2022-03-09 20:20:00+00:00	2022-03-09 20:20:00	42089.0	42190.0	42089.0	42110.0	5.248858e+06

Plotlyによる可視化¶

Plotlyはインタラクティブな可視化を簡素な記述で実装できるPythonパッケージです。pandasのDataFrameと相性がよく、次のコードのようにローソク足をかんたんに作成できます。

fig = go.Figure(
    data=[
        go.Candlestick(
            x=df["startTime"],
            open=df["open"],
            high=df["high"],
            low=df["low"],
            close=df["close"],
        )
    ]
)
fig.show()

あとで利用するために、pickle形式でデータを保存（直列化）します。

df.to_pickle("ftx_btc-rerp_20220306-20220312.pickle", protocol=4)

Botterのためのpandas入門

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