Pythonのpandas datareaderをインストールして株価データを取得する方法【日本株・米国株】
株価分析をするには株価データの取得が必須なので，まずはデータを取得できるようにしなければなりません．
Pythonモジュール『pandas datareader』を用いることで，Yahoo！ファイナイスやその他APIから株価データを取得することができます．
本記事では，Pythonにpandas datareaderをインストールし，株価を取得する方法を解説します。
ただし，本記事ではPythonのインストールがされていることを前提に進めますので，Pythonのインストールがお済でない方は以下の記事を参考にPythonを使えるようにしておいてください．
pandas datareaderのインストール
pandas datareaderは，pipでインストールできます．
pip install pandas_datareaderそれでは，pandas datareaderで株価を取得してチャートをプロットしてみましょう．
pandas datareaderによる株価データ取得
基本的には，pandas_datareaderによる株価データ取得は
import pandas_datareader.data as web
df = web.DataReader('銘柄','API', 開始日, 終了日)で行います．以下で具体例を見ていきます．
日本株
まずは，日本株のデータを取得しましょう．
日経平均株価
日経平均株価を取得するには，以下のようにします．
import datetime
import pandas_datareader.data as web
import matplotlib.pyplot as plt
start = datetime.date(2008,1,1)
end = datetime.date.today()
df = web.DataReader('^N225', 'yahoo', start, end)
print(df)株価の取得は
df = web.DataReader('^N225', 'yahoo', start, end)の部分で行っています．引数は（’銘柄’，’API’，開始日，終了日）です．これによって，dfは以下のような値を持ちます．
High Low Open Close Volume Adj Close
Date
2008-01-07 14667.849609 14438.610352 14549.379883 14500.549805 139800000.0 14500.549805
2008-01-08 14547.799805 14365.860352 14429.299805 14528.669922 146800000.0 14528.669922
2008-01-09 14602.650391 14271.570312 14364.709961 14599.160156 155500000.0 14599.160156
... ... ... ... ... ... ...
2021-03-16 30026.400391 29755.470703 29770.390625 29921.089844 83800000.0 29921.089844
2021-03-17 29984.970703 29825.160156 29836.830078 29914.330078 74600000.0 29914.330078
2021-03-18 30485.000000 30041.500000 30148.480469 30216.750000 0.0 30216.750000そして，以下が株価を取得してチャートをプロットするコードです．
上のコードとの違いは，プロットする部分と，(調整後)終値だけを取得するためにDataReaderの最後に[“Adj Close"]をつけている部分だけです．このコードを実行すると，右のグラフが得られます．
import datetime
import pandas_datareader.data as web
import matplotlib.pyplot as plt
start = datetime.date(2008,1,1)
end = datetime.date.today()
df = web.DataReader('^N225', 'yahoo', start, end)["Adj Close"]
df.plot(figsize=(8,6),fontsize=18)
plt.legend(bbox_to_anchor=(0, 1), loc='upper left', borderaxespad=1, fontsize=18)
plt.grid(True)
plt.show()
また，データ取得の部分は
df = web.DataReader("NIKKEI225", "fred", start, end)でもOKです．ただし，APIが"fred"の場合は終値しか取得されませんから，[“Adj Close"]は不要です．また，日経平均株価に連動するETFでも良いならダイワ上場投信 – 日経225を指定する
df = web.DataReader('1320.T', 'yahoo', start, end)["Adj Close"]でも可能です．
個別株（日本）
日本の個別株をプロットしてみます．銘柄の部分を証券コードにします．先ほどのデータ取得部分のコードを，
df = web.DataReader('6758.T', 'yahoo', start, end)["Adj Close"]もしくは
df = web.DataReader('6758.JP', 'stooq', start, end)['Close']に置き換えてください．これでソニー（6758）の株価を取得できます．
米国株
次に，米国株のデータを取得しましょう．
S&P500
df = web.DataReader('^GSPC', 'yahoo', start, end)['Adj Close']または
df = web.DataReader('SP500', 'fred', start, end)でS&P500のデータを取得できます．
ダウ平均株価
df = web.DataReader('^DJI', 'yahoo', start, end)['Adj Close']もしくは
df = web.DataReader('DJIA', 'fred', start, end)でダウ平均株価のデータを取得できます．
個別株（米国）
最後に，米国個別株を取得しましょう．銘柄の部分をチェッカーコードにするだけです．例えば，コカ・コーラ（KO）なら
df = web.DataReader('KO', 'yahoo', start, end)['Adj Close']でOKです．
せっかくなので，複数の銘柄をいっぺんに取得・プロットしてみましょう．以下のコードでできます．
import datetime
import pandas_datareader.data as web
import matplotlib.pyplot as plt
start = datetime.date(2008,1,1)
end = datetime.date.today()
codelist = ["KO","PG","MSFT"]
df= web.DataReader(codelist, 'yahoo', start, end)["Adj Close"]
df.plot(figsize=(8,6),fontsize=18)
plt.legend(bbox_to_anchor=(0, 1), loc='upper left', borderaxespad=1, fontsize=18)
plt.grid(True)
plt.show()
まとめ
pandas_datareaderによる株価データ取得は，
import pandas_datareader.data as web
df = web.DataReader('銘柄','API', 開始日, 終了日)でできます．以下はその例です．
日経平均株価
df = web.DataReader('^N225', 'yahoo', start, end)日本個別株（例はソニー）
df = web.DataReader('6758.T', 'yahoo', start, end)S&P500
df = web.DataReader('^GSPC', 'yahoo', start, end)ダウ平均株価
df = web.DataReader('^DJI', 'yahoo', start, end)米国個別株（例はコカ・コーラ）
df = web.DataReader('KO', 'yahoo', start, end)※終値だけを取得するには，以下のように最後に['Adj Close’]を付けて下さい．
df = web.DataReader('^N225', 'yahoo', start, end)['Adj Close']※一度株価を取得したらCSVファイルに保存し，初回以降はそれを読み込むことをおすすめします（方法はこちら）．
他のデータ取得ライブラリ
株価データ取得をする他のライブラリとして，『yfinance(fix_yahoo_finance』というものもあります．
使い方はpandas datareaderとかなり似ているので，本記事の内容も応用できると思います．
yfinanceの使い方に関しては，以下の記事で解説しています．