恩哥Python量化教室-零基礎也能學會Python

【Python量化資料】用Python抓取臺灣銀行各幣別每日牌告匯率：順便輕鬆計算中間匯率

一、前言

常常需要取得匯率資料嗎?臺灣銀行網站會是你的好選擇!裡面揭示著每日牌告匯率的報價，

我們可以運用此來抓取並分析匯率資訊，或者建立資料庫把資訊收集起來以備不時之需。

又是一篇帶你看到懂的python教學~

等等的教學分成兩部分：1.觀察臺銀牌告匯率網站、2.用python爬取匯率資料並計算中間匯率。

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二、觀察臺灣銀行牌告匯率網站

進入臺灣銀行歷史資料查詢 https://rate.bot.com.tw/xrt/history?Lang=zh-TW

然後隨便點一天去看歷史匯率收盤價可以發現它的組成很單純，

前面一段網址後面加上固定格式的日期，如此一來就可以透過python中的requests來抓取了。

https://rate.bot.com.tw/xrt/all/2021-09-24 << https://rate.bot.com.tw/xrt/all/ + 2021-09-24 兩組字串組成。

三、抓取匯率資料

簡單分成三步驟，1.拆解網址 2.取得資料 3.重組dataframe

完整程式碼

import pandas
import numpy
import datetime

todday = datetime.datetime.today() # 今天日期
delta = datetime.timedelta(days=1) # 要查詢遞延幾天的匯率
day = todday - delta # 時間計算

# 取得資料
day = day.strftime('%Y-%m-%d')
url = 'https://rate.bot.com.tw/xrt/all/' + day
data = pandas.read_html(url)

# 重組df
df = data[0]
df = df.replace('-', numpy.nan)

re_df = data[0]['幣別']

re_df = re_df.join(df['Unnamed: 3_level_0']['本行賣出'].astype(float)).join(df['即期匯率']['本行買入'].astype(float))
re_df.columns = ['幣別', '本行買入', '本行賣出']
re_df.index = re_df['幣別']
re_df['中間匯率'] = (re_df['本行買入'] + re_df['本行賣出']) / 2 # 計算中間匯率 (買+賣)/2

print(day, re_df) # 顯示

用pandas裡面的read_html(url)就可以抓到HTML的表格

data = pandas.read_html(url)

欄名有相反的狀況記得反過來

re_df.columns = ['幣別', '本行買入', '本行賣出']

要轉成浮點數才能計算中間匯率

re_df = re_df.join(df['Unnamed: 3_level_0']['本行賣出'].astype(float)).join(df['即期匯率']['本行買入'].astype(float))

四、後記

大家pandas.read_html(url)是一個非常好用的工具，想取得什麼樣的資料可以告訴我唷!，如果大家有共同需求肯定帶給大家手把手教學。

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