etf/postprocessing_ETF_csv.py

# 1. 형식 후처리
import pandas as pd


def rearrange_csv(csv_path: str):
    """
    CSV 파일을 읽어 열 순서를 변경하고 원본 파일에 덮어쓰기 저장한다.

    변경사항:
    - NAME 뒤에 ID 열 배치
    - ID → TICKER 로 컬럼명 변경
    - 원본 csv_path에 덮어쓰기
    """

    # 1. CSV 읽기
    df = pd.read_csv(csv_path)

    # 2. ID → TICKER 로 컬럼명 변경
    df = df.rename(columns={"ID": "TICKER"})

    # 3. NAME 뒤에 TICKER 배치
    desired_order = ["NAME", "TICKER"] + [col for col in df.columns if col not in ["NAME", "TICKER"]]
    df = df[desired_order]

    # 4. 원본 파일 덮어쓰기
    df.to_csv(csv_path, index=False, encoding="utf-8-sig")

    print(f"[완료] 열 순서 변경 및 저장 완료 → {csv_path}")

rearrange_csv("ETF.csv")


# 2. COMPANY 열 한국어로 변경
import pandas as pd
from pykrx import stock


def convert_company_to_korean(csv_path: str):
    df = pd.read_csv(csv_path)

    skipped_rows = []   # 무시된 row 전체 저장 (출력용)

    def get_korean_name(ticker: str):
        try:
            code = ticker.split(".")[0]
            name = stock.get_market_ticker_name(code)

            # pykrx 조회 실패 → None 또는 빈 문자열
            if not isinstance(name, str) or name.strip() == "":
                return None
            return name

        except:
            return None

    # 새 COMPANY 값 생성
    df["NEW_COMPANY"] = df["TICKER"].apply(get_korean_name)

    # 잘못된 row 추출
    skipped_df = df[df["NEW_COMPANY"].isna()]
    skipped_rows = skipped_df.to_dict(orient="records")

    # 정상 row만 남김
    df = df[df["NEW_COMPANY"].notna()].copy()

    # COMPANY 업데이트
    df["COMPANY"] = df["NEW_COMPANY"]
    df.drop(columns=["NEW_COMPANY"], inplace=True)

    # CSV 저장
    df.to_csv(csv_path, index=False, encoding="utf-8-sig")

    print(f"[완료] 한국어 기업명 변환 완료 → {csv_path}")

    # 무시된 행 출력
    print(f"\n[무시된 행 개수] {len(skipped_rows)}개")
    if skipped_rows:
        print("[무시된 데이터 목록]")
        for idx, row in enumerate(skipped_rows, 1):
            print(f"{idx}. {row}")

convert_company_to_korean("ETF.csv")