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데이터 병합 다음은 일정기간의 코스피와 원-달러의 종가 데이터를 호출한 것입니다( yahoo finantical 자료 호출 참조 ). import numpy as np import pandas as pd import yfinance as yf st=pd.Timestamp(2024, 9, 1) et=pd.Timestamp(2024, 9,22) d=yf.download("^KS11", start=st, end=et)["Close"] d.head(2) Date 2024-09-02 2681.000000 2024-09-03 2664.629883 Name: Close, dtype: float64 dw=yf.download("KRW=X", st, et) dwC=dw.Close dwC.head(2) Date 2024-09-02 1336.579956 2024-09-03 1337.550049 Name: Close, dtype: float64 데이터 d와 dw의 합치기 위해 다양한 방법을 적용할 수 있습니다. union(), intersection() 메서드를 사용하여 각 자료의 index를 조정하여 pd.concat() 등의 함수를 사용할 수 있습니다. union: 인덱스 모두를 결합하여 나타냅니다. 즉, 합집합입니다. intersection: 두 인덱스들의 공통부분을 추출합니다. 즉, 교집합입니다. idx1=d.index; idx1 DatetimeIndex(['2024-09-02', '2024-09-03', '2024-09-04', '2024-09-05', '2024-09-06', '2024-09-09', '2024-09-10', '2024-09-11', '2024-09-12', ...