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okwrtdsh/stocks_answer.ipynb

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stocks_answer.ipynb
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"cells": [
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"id": "4d4f914c-7ae6-4c72-8641-dda68c6f1187",
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"import json\n",
"\"\"\"\n",
"2 種類の形式のスクレイピングした Web 上のデータを処理してみましょう\n",
"\n",
"stocks.json\n",
"[\n",
" ['13010', '極洋', 'プライム', '水産・農林業', '3月'], # [証券コード, 銘柄名, 市場区分, 業種, 決算期]\n",
" ...\n",
"]\n",
"\n",
"stocks2.json\n",
"[\n",
" {\n",
" 'code': '13010',\n",
" 'name': '極洋',\n",
" 'market_division': 'プライム',\n",
" 'industrial_sector': '水産・農林業',\n",
" 'fiscal_year_end': '3月'\n",
" },\n",
" ...\n",
"]\n",
"\"\"\"\n",
"with open(\"stocks.json\", \"r\") as f:\n",
" data1 = json.load(f)\n",
"with open(\"stocks2.json\", \"r\") as f:\n",
" data2 = json.load(f)"
]
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"cell_type": "markdown",
"id": "018768a3-dcbc-49e4-9cc3-8d62b5985ed5",
"metadata": {},
"source": [
"1. それぞれのデータから **銘柄数**, **市場区分の一覧 (list)**, **業種の一覧(list)** を求めてみましょう\n",
"2. 決算期別業種ランキング上位 3 位を求めてみましょう\n",
" * 単純合計数\n",
" * 業種内割合\n",
" * フォーマット\n",
" ```python\n",
" '{N}月 {RANK} 位:\\t{業種} ({数})'\n",
" ```"
]
},
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"id": "4746c80a-7598-482d-8544-30ea990bee80",
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{
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"output_type": "stream",
"text": [
"3826 3826\n"
]
}
],
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"# 銘柄数\n",
"print(len(data1), len(data2))"
]
},
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"id": "8f2e0e59-0a4a-4118-8094-79b0ca278fd7",
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"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"['プライム', 'スタンダード', 'グロース']\n",
"['グロース', 'プライム', 'スタンダード']\n",
"['プライム', 'スタンダード', 'グロース']\n",
"['グロース', 'プライム', 'スタンダード']\n"
]
}
],
"source": [
"# 市場区分の list\n",
"# data1\n",
"market_division_list = []\n",
"for d in data1:\n",
" if d[2] not in market_division_list: # 2: 市場区分\n",
" market_division_list.append(d[2])\n",
"print(market_division_list)\n",
"\n",
"print(list(set(map(lambda x: x[2], data1))))\n",
"\n",
"# data2\n",
"market_division_list = []\n",
"for d in data2:\n",
" if d['market_division'] not in market_division_list:\n",
" market_division_list.append(d['market_division'])\n",
"print(market_division_list)\n",
"\n",
"print(list(set(map(lambda x: x['market_division'], data2))))"
]
},
{
"cell_type": "code",
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"id": "81d8dca9-cd63-4760-ad29-26f356a702ef",
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"outputs": [
{
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"output_type": "stream",
"text": [
"['水産・農林業', '建設業', '不動産業', '非鉄金属', '鉱業', 'サービス業', '機械', '金属製品', '情報・通信業', '食料品', '医薬品', '陸運業', 'その他金融業', '小売業', '卸売業', '化学', '繊維製品', '電気機器', 'ガラス・土石製品', '証券、商品先物取引業', '輸送用機器', '石油・石炭製品', 'パルプ・紙', '精密機器', 'ゴム製品', '鉄鋼', '銀行業', 'その他製品', '保険業', '倉庫・運輸関連業', '海運業', '空運業', '電気・ガス業']\n",
"['その他製品', 'その他金融業', 'ガラス・土石製品', 'ゴム製品', 'サービス業', 'パルプ・紙', '不動産業', '保険業', '倉庫・運輸関連業', '化学', '医薬品', '卸売業', '小売業', '建設業', '情報・通信業', '機械', '水産・農林業', '海運業', '石油・石炭製品', '空運業', '精密機器', '繊維製品', '証券、商品先物取引業', '輸送用機器', '金属製品', '鉄鋼', '鉱業', '銀行業', '陸運業', '電気・ガス業', '電気機器', '非鉄金属', '食料品']\n",
"['水産・農林業', '建設業', '不動産業', '非鉄金属', '鉱業', 'サービス業', '機械', '金属製品', '情報・通信業', '食料品', '医薬品', '陸運業', 'その他金融業', '小売業', '卸売業', '化学', '繊維製品', '電気機器', 'ガラス・土石製品', '証券、商品先物取引業', '輸送用機器', '石油・石炭製品', 'パルプ・紙', '精密機器', 'ゴム製品', '鉄鋼', '銀行業', 'その他製品', '保険業', '倉庫・運輸関連業', '海運業', '空運業', '電気・ガス業']\n",
"['その他製品', 'その他金融業', 'ガラス・土石製品', 'ゴム製品', 'サービス業', 'パルプ・紙', '不動産業', '保険業', '倉庫・運輸関連業', '化学', '医薬品', '卸売業', '小売業', '建設業', '情報・通信業', '機械', '水産・農林業', '海運業', '石油・石炭製品', '空運業', '精密機器', '繊維製品', '証券、商品先物取引業', '輸送用機器', '金属製品', '鉄鋼', '鉱業', '銀行業', '陸運業', '電気・ガス業', '電気機器', '非鉄金属', '食料品']\n"
]
}
],
"source": [
"# 業種の list\n",
"# data1\n",
"industrial_sector_list = []\n",
"for d in data1:\n",
" if d[3] not in industrial_sector_list: # 3: 業種\n",
" industrial_sector_list.append(d[3])\n",
"print(industrial_sector_list)\n",
"\n",
"print(sorted(set(map(lambda x: x[3], data1))))\n",
"\n",
"# data2\n",
"industrial_sector_list = []\n",
"for d in data2:\n",
" if d['industrial_sector'] not in industrial_sector_list:\n",
" industrial_sector_list.append(d['industrial_sector'])\n",
"print(industrial_sector_list)\n",
"\n",
"print(sorted(set(map(lambda x: x['industrial_sector'], data2))))"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 5,
"id": "db5b0439-dd12-4e07-96c2-c2cf5cc6bdcb",
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"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"1月 1 位:\t情報・通信業 (15)\n",
"1月 2 位:\tサービス業 (9)\n",
"1月 3 位:\t小売業 (9)\n",
"\n",
"2月 1 位:\t小売業 (93)\n",
"2月 2 位:\tサービス業 (33)\n",
"2月 3 位:\t情報・通信業 (22)\n",
"\n",
"3月 1 位:\t情報・通信業 (243)\n",
"3月 2 位:\tサービス業 (216)\n",
"3月 3 位:\t卸売業 (208)\n",
"\n",
"4月 1 位:\t情報・通信業 (9)\n",
"4月 2 位:\t小売業 (7)\n",
"4月 3 位:\t建設業 (4)\n",
"\n",
"5月 1 位:\tサービス業 (17)\n",
"5月 2 位:\t情報・通信業 (17)\n",
"5月 3 位:\t小売業 (13)\n",
"\n",
"6月 1 位:\t情報・通信業 (40)\n",
"6月 2 位:\tサービス業 (34)\n",
"6月 3 位:\t小売業 (13)\n",
"\n",
"7月 1 位:\t情報・通信業 (14)\n",
"7月 2 位:\tサービス業 (13)\n",
"7月 3 位:\t小売業 (9)\n",
"\n",
"8月 1 位:\t情報・通信業 (25)\n",
"8月 2 位:\tサービス業 (18)\n",
"8月 3 位:\t小売業 (17)\n",
"\n",
"9月 1 位:\tサービス業 (58)\n",
"9月 2 位:\t情報・通信業 (56)\n",
"9月 3 位:\t不動産業 (14)\n",
"\n",
"10月 1 位:\tサービス業 (18)\n",
"10月 2 位:\t情報・通信業 (14)\n",
"10月 3 位:\t不動産業 (7)\n",
"\n",
"11月 1 位:\tサービス業 (13)\n",
"11月 2 位:\t情報・通信業 (9)\n",
"11月 3 位:\t卸売業 (8)\n",
"\n",
"12月 1 位:\t情報・通信業 (126)\n",
"12月 2 位:\tサービス業 (97)\n",
"12月 3 位:\t電気機器 (33)\n",
"\n"
]
}
],
"source": [
"# 単純合計数\n",
"# data1\n",
"rank = {}\n",
"for d in data1:\n",
" if d[4] not in rank: # 4: 決算期\n",
" rank[d[4]] = {d[3]: 1} # 3: 業種\n",
" elif d[3] not in rank[d[4]]:\n",
" rank[d[4]][d[3]] = 1\n",
" else:\n",
" rank[d[4]][d[3]] += 1\n",
"for i in range(1, 13):\n",
" for j, (industrial_sector, num) in enumerate(sorted(rank[f\"{i}月\"].items(), key=lambda x: -x[1])[:3], start=1):\n",
" print(f'{i}月 {j} 位:\\t{industrial_sector} ({num})')\n",
" print()"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 6,
"id": "653defcb-a790-43d5-b395-859dcba4b117",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"1月 1 位:\t情報・通信業 (15)\n",
"1月 2 位:\tサービス業 (9)\n",
"1月 3 位:\t小売業 (9)\n",
"\n",
"2月 1 位:\t小売業 (93)\n",
"2月 2 位:\tサービス業 (33)\n",
"2月 3 位:\t情報・通信業 (22)\n",
"\n",
"3月 1 位:\t情報・通信業 (243)\n",
"3月 2 位:\tサービス業 (216)\n",
"3月 3 位:\t卸売業 (208)\n",
"\n",
"4月 1 位:\t情報・通信業 (9)\n",
"4月 2 位:\t小売業 (7)\n",
"4月 3 位:\t建設業 (4)\n",
"\n",
"5月 1 位:\tサービス業 (17)\n",
"5月 2 位:\t情報・通信業 (17)\n",
"5月 3 位:\t小売業 (13)\n",
"\n",
"6月 1 位:\t情報・通信業 (40)\n",
"6月 2 位:\tサービス業 (34)\n",
"6月 3 位:\t小売業 (13)\n",
"\n",
"7月 1 位:\t情報・通信業 (14)\n",
"7月 2 位:\tサービス業 (13)\n",
"7月 3 位:\t小売業 (9)\n",
"\n",
"8月 1 位:\t情報・通信業 (25)\n",
"8月 2 位:\tサービス業 (18)\n",
"8月 3 位:\t小売業 (17)\n",
"\n",
"9月 1 位:\tサービス業 (58)\n",
"9月 2 位:\t情報・通信業 (56)\n",
"9月 3 位:\t不動産業 (14)\n",
"\n",
"10月 1 位:\tサービス業 (18)\n",
"10月 2 位:\t情報・通信業 (14)\n",
"10月 3 位:\t不動産業 (7)\n",
"\n",
"11月 1 位:\tサービス業 (13)\n",
"11月 2 位:\t情報・通信業 (9)\n",
"11月 3 位:\t卸売業 (8)\n",
"\n",
"12月 1 位:\t情報・通信業 (126)\n",
"12月 2 位:\tサービス業 (97)\n",
"12月 3 位:\t電気機器 (33)\n",
"\n"
]
}
],
"source": [
"# data2\n",
"rank = {}\n",
"for d in data2:\n",
" if d['fiscal_year_end'] not in rank:\n",
" rank[d['fiscal_year_end']] = {d['industrial_sector']: 1}\n",
" elif d['industrial_sector'] not in rank[d['fiscal_year_end']]:\n",
" rank[d['fiscal_year_end']][d['industrial_sector']] = 1\n",
" else:\n",
" rank[d['fiscal_year_end']][d['industrial_sector']] += 1\n",
"for i in range(1, 13):\n",
" for j, (industrial_sector, num) in enumerate(sorted(rank[f\"{i}月\"].items(), key=lambda x: -x[1])[:3], start=1):\n",
" print(f'{i}月 {j} 位:\\t{industrial_sector} ({num})')\n",
" print()"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 7,
"id": "1a6b4cdf-3c20-45b5-aa87-a566c4319dbe",
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"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"1月 1 位:\tパルプ・紙 (4.00%)\n",
"1月 2 位:\t不動産業 (2.78%)\n",
"1月 3 位:\t小売業 (2.64%)\n",
"\n",
"2月 1 位:\t小売業 (27.57%)\n",
"2月 2 位:\t繊維製品 (10.00%)\n",
"2月 3 位:\t石油・石炭製品 (9.09%)\n",
"\n",
"3月 1 位:\t銀行業 (100.00%)\n",
"3月 2 位:\t陸運業 (91.80%)\n",
"3月 3 位:\t海運業 (91.67%)\n",
"\n",
"4月 1 位:\t食料品 (3.17%)\n",
"4月 2 位:\t金属製品 (2.25%)\n",
"4月 3 位:\t小売業 (2.05%)\n",
"\n",
"5月 1 位:\t水産・農林業 (15.38%)\n",
"5月 2 位:\t不動産業 (4.17%)\n",
"5月 3 位:\tパルプ・紙 (4.00%)\n",
"\n",
"6月 1 位:\t水産・農林業 (15.38%)\n",
"6月 2 位:\t保険業 (7.14%)\n",
"6月 3 位:\t情報・通信業 (6.77%)\n",
"\n",
"7月 1 位:\t不動産業 (4.86%)\n",
"7月 2 位:\t小売業 (2.64%)\n",
"7月 3 位:\tサービス業 (2.45%)\n",
"\n",
"8月 1 位:\t小売業 (4.99%)\n",
"8月 2 位:\t情報・通信業 (4.23%)\n",
"8月 3 位:\t繊維製品 (4.00%)\n",
"\n",
"9月 1 位:\t空運業 (14.29%)\n",
"9月 2 位:\tその他金融業 (13.16%)\n",
"9月 3 位:\tサービス業 (10.94%)\n",
"\n",
"10月 1 位:\t水産・農林業 (7.69%)\n",
"10月 2 位:\t不動産業 (4.86%)\n",
"10月 3 位:\tその他製品 (4.63%)\n",
"\n",
"11月 1 位:\t保険業 (7.14%)\n",
"11月 2 位:\t倉庫・運輸関連業 (5.41%)\n",
"11月 3 位:\t不動産業 (4.17%)\n",
"\n",
"12月 1 位:\t医薬品 (33.77%)\n",
"12月 2 位:\tゴム製品 (31.58%)\n",
"12月 3 位:\t鉱業 (28.57%)\n",
"\n"
]
}
],
"source": [
"# 業種内割合\n",
"# data1\n",
"rank = {}\n",
"for d in data1:\n",
" if d[3] not in rank: # 3: 業種\n",
" rank[d[3]] = {d[4]: 1} # 4: 決算期\n",
" elif d[4] not in rank[d[3]]:\n",
" rank[d[3]][d[4]] = 1\n",
" else:\n",
" rank[d[3]][d[4]] += 1\n",
"for industrial_sector, dict_fiscal_year_end in rank.items():\n",
" total = sum(dict_fiscal_year_end.values())\n",
" for fiscal_year_end in dict_fiscal_year_end:\n",
" rank[industrial_sector][fiscal_year_end] /= total\n",
"for i in range(1, 13):\n",
" for j, (industrial_sector, dict_fiscal_year_end) in enumerate(\n",
" sorted(rank.items(), key=lambda x: -x[1].get(f'{i}月', 0))[:3],\n",
" start=1):\n",
" print(f'{i}月 {j} 位:\\t{industrial_sector} ({dict_fiscal_year_end[f\"{i}月\"]:.2%})')\n",
" print()"
]
},
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"execution_count": 8,
"id": "5d21d9eb-a505-436e-a2cc-ad0dcd326bc2",
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"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"1月 1 位:\tパルプ・紙 (4.00%)\n",
"1月 2 位:\t不動産業 (2.78%)\n",
"1月 3 位:\t小売業 (2.64%)\n",
"\n",
"2月 1 位:\t小売業 (27.57%)\n",
"2月 2 位:\t繊維製品 (10.00%)\n",
"2月 3 位:\t石油・石炭製品 (9.09%)\n",
"\n",
"3月 1 位:\t銀行業 (100.00%)\n",
"3月 2 位:\t陸運業 (91.80%)\n",
"3月 3 位:\t海運業 (91.67%)\n",
"\n",
"4月 1 位:\t食料品 (3.17%)\n",
"4月 2 位:\t金属製品 (2.25%)\n",
"4月 3 位:\t小売業 (2.05%)\n",
"\n",
"5月 1 位:\t水産・農林業 (15.38%)\n",
"5月 2 位:\t不動産業 (4.17%)\n",
"5月 3 位:\tパルプ・紙 (4.00%)\n",
"\n",
"6月 1 位:\t水産・農林業 (15.38%)\n",
"6月 2 位:\t保険業 (7.14%)\n",
"6月 3 位:\t情報・通信業 (6.77%)\n",
"\n",
"7月 1 位:\t不動産業 (4.86%)\n",
"7月 2 位:\t小売業 (2.64%)\n",
"7月 3 位:\tサービス業 (2.45%)\n",
"\n",
"8月 1 位:\t小売業 (4.99%)\n",
"8月 2 位:\t情報・通信業 (4.23%)\n",
"8月 3 位:\t繊維製品 (4.00%)\n",
"\n",
"9月 1 位:\t空運業 (14.29%)\n",
"9月 2 位:\tその他金融業 (13.16%)\n",
"9月 3 位:\tサービス業 (10.94%)\n",
"\n",
"10月 1 位:\t水産・農林業 (7.69%)\n",
"10月 2 位:\t不動産業 (4.86%)\n",
"10月 3 位:\tその他製品 (4.63%)\n",
"\n",
"11月 1 位:\t保険業 (7.14%)\n",
"11月 2 位:\t倉庫・運輸関連業 (5.41%)\n",
"11月 3 位:\t不動産業 (4.17%)\n",
"\n",
"12月 1 位:\t医薬品 (33.77%)\n",
"12月 2 位:\tゴム製品 (31.58%)\n",
"12月 3 位:\t鉱業 (28.57%)\n",
"\n"
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}
],
"source": [
"# 業種内割合\n",
"# data2\n",
"rank = {}\n",
"for d in data2:\n",
" if d['industrial_sector'] not in rank:\n",
" rank[d['industrial_sector']] = {d['fiscal_year_end']: 1}\n",
" elif d['fiscal_year_end'] not in rank[d['industrial_sector']]:\n",
" rank[d['industrial_sector']][d['fiscal_year_end']] = 1\n",
" else:\n",
" rank[d['industrial_sector']][d['fiscal_year_end']] += 1\n",
"for industrial_sector, dict_fiscal_year_end in rank.items():\n",
" total = sum(dict_fiscal_year_end.values())\n",
" for fiscal_year_end in dict_fiscal_year_end:\n",
" rank[industrial_sector][fiscal_year_end] /= total\n",
"for i in range(1, 13):\n",
" for j, (industrial_sector, dict_fiscal_year_end) in enumerate(\n",
" sorted(rank.items(), key=lambda x: -x[1].get(f'{i}月', 0))[:3],\n",
" start=1):\n",
" print(f'{i}月 {j} 位:\\t{industrial_sector} ({dict_fiscal_year_end[f\"{i}月\"]:.2%})')\n",
" print()"
]
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"text": [
"{\n",
" \"その他製品\": {\n",
" \"10月\": 0.046296296296296294,\n",
" \"11月\": 0.018518518518518517,\n",
" \"12月\": 0.1574074074074074,\n",
" \"1月\": 0.018518518518518517,\n",
" \"2月\": 0.046296296296296294,\n",
" \"3月\": 0.5370370370370371,\n",
" \"4月\": 0.009259259259259259,\n",
" \"5月\": 0.018518518518518517,\n",
" \"6月\": 0.06481481481481481,\n",
" \"7月\": 0.018518518518518517,\n",
" \"8月\": 0.018518518518518517,\n",
" \"9月\": 0.046296296296296294\n",
" },\n",
" \"その他金融業\": {\n",
" \"12月\": 0.05263157894736842,\n",
" \"1月\": 0.02631578947368421,\n",
" \"2月\": 0.02631578947368421,\n",
" \"3月\": 0.7368421052631579,\n",
" \"6月\": 0.02631578947368421,\n",
" \"9月\": 0.13157894736842105\n",
" },\n",
" \"ガラス・土石製品\": {\n",
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" \"11月\": 0.01818181818181818,\n",
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