EcosDataReader 1.0.0

한국은행 OPEN-API 활용을 위한 TOOL

EcosDataReader

ECOS : 한국은행 경제통계시스템

ECOS의 API를 적절하게 정제하여 제공합니다.

from EcosDataReader import EcosDataReader

api_key = "YOUR_API_KEY"
ecos_data_reader = EcosDataReader(api_key)

start_date, end_date = '2024-01-01', '2024-12-01'

# 중앙은행의 자산 데이터 반환
bok_asset_df = ecos_data_reader.bank_data_reader.get_bok_asset_df(start_date,end_date)
print('한국은행의 자산 데이터 반환')
display(bok_asset_df.head())

# 소유자별 예금 데이터를 반환
deposit_by_owner_df = ecos_data_reader.bank_data_reader.get_deposit_by_owner_df(start_date,end_date)
print('소유자별 예금 데이터를 반환')
display(deposit_by_owner_df.head())

# 은행 예금 데이터를 반환
deposit_df = ecos_data_reader.bank_data_reader.get_deposit_df(start_date,end_date)
print('은행 예금 데이터를 반환')
display(deposit_df.head())

# 은행 대출 데이터를 반환
loan_df = ecos_data_reader.bank_data_reader.get_loan_df(start_date,end_date)
print('은행 대출 데이터를 반환')
display(loan_df.head())

# 연체 대출 비율 데이터를 반환
overdue_loan_rate_df = ecos_data_reader.bank_data_reader.get_overdue_loan_rate_df(start_date,end_date)
print('연체 대출 비율 데이터를 반환')
display(overdue_loan_rate_df.head())

한국은행의 자산 데이터 반환

	IMF포지션	금	외환	특별인출권	합계
TIME
202401	4561308	4794759	391467140	14935556	415758762
202402	4548620	4794759	391327307	15067803	415738489
202403	4333425	4794759	395420268	14702874	419251325
202404	4365827	4794759	389456672	14642880	413260138
202405	4381064	4794759	388909215	14747040	412832077

소유자별 예금 데이터를 반환

	가계	기업	기타	요구불예금	저축성예금	총예금
TIME
202401	926055.8	608701.4	429431.2	315117.3	1649071.2	1964188.4
202402	941265.2	616783.1	455561.6	330390	1683219.9	2013610
202403	956543.3	649919.7	443467.8	346377.2	1703553.6	2049930.9
202404	955759.1	610446	434133.5	333683.8	1666654.7	2000338.5
202405	956436.6	618181.9	440730	330668.3	1684680.3	2015348.6

은행 예금 데이터를 반환

	수신합계	외화예금	원화예금
TIME
202401	2501526	135780.2	1964188.4
202402	2535286	133176.1	2013610
202403	2576160.1	133660.7	2049930.9
202404	2540276.9	131485.2	2000338.5
202405	2560661.9	127281.6	2015348.6

은행 대출 데이터를 반환

	금융자금	재정자금	주택자금	총대출금
TIME
202401	2227003.3	48751.6	322694.8	2275754.9
202402	2236811.7	49199.1	325064.6	2286010.8
202403	2246646.2	48794.3	323385.4	2295440.4
202404	2263673.7	49286.9	325693	2312960.6
202405	2277271.4	49926.5	329832	2327198

연체 대출 비율 데이터를 반환

	가계대출	기업대출	신용카드대출 2)
TIME
202401	0.4	0.6	1.7
202402	0.4	0.7	2
202403	0.4	0.6	1.8
202404	0.4	0.6	1.8
202405	0.4	0.7	1.9

# 무역 수지 데이터를 반환
trade_balance_df = ecos_data_reader.trade_data_reader.get_trade_balance_df(start_date,end_date)
print('무역 수지 데이터를 반환')
display(trade_balance_df.head())

# 국가별 수출 데이터를 반환
trade_export_country_df = ecos_data_reader.trade_data_reader.get_trade_export_country_df(start_date,end_date)
print('국가별 수출 데이터를 반환')
display(trade_export_country_df.head())

# 품목별 수출 데이터를 반환
trade_export_product_df = ecos_data_reader.trade_data_reader.get_trade_export_product_df(start_date,end_date)
print('품목별 수출 데이터를 반환')
display(trade_export_product_df.head())

# 국가별 수입 데이터를 반환
trade_import_country_df = ecos_data_reader.trade_data_reader.get_trade_import_country_df(start_date,end_date)
print('국가별 수입 데이터를 반환')
display(trade_import_country_df.head())

# 품목별 수입 데이터를 반환
trade_import_product_df = ecos_data_reader.trade_data_reader.get_trade_import_product_df(start_date,end_date)
print('품목별 수입 데이터를 반환')
display(trade_import_product_df.head())

무역 수지 데이터를 반환

	경상수지	본원소득수지	상품수지	서비스수지	이전소득수지
TIME
202401	3045.7	1616	4240.4	-2656.8	-153.9
202402	6858.3	2439.5	6607.9	-1773	-416.1
202403	6931.4	1827.3	8092.6	-2431.3	-557.2
202404	-285.2	-3370.6	5111.4	-1663.9	-362.1
202405	8922.5	1764.3	8751.5	-1285.6	-307.7

국가별 수출 데이터를 반환

	국별수출(관세청)	수출총액(네덜란드)	수출총액(대만)	수출총액(독일)	수출총액(러시아)	수출총액(말레이지아)	수출총액(미국)	수출총액(브라질)	수출총액(사우디아라비아)	수출총액(스위스)	...	수출총액(인도네시아)	수출총액(일본)	수출총액(중국)	수출총액(캐나다)	수출총액(태국)	수출총액(파나마)	수출총액(프랑스)	수출총액(필리핀)	수출총액(호주)	수출총액(홍콩)
TIME
202401	54762079	538032	1773996	759853	424032	774758	10251959	421343	503072	108264	...	614603	2543338	10698527	905997	637341	12954	271970	708991	1454845	2678331
202402	52114064	586970	1531947	850542	716851	938936	9810109	412914	409402	88397	...	681353	2374277	9644749	771399	608847	177339	335088	871712	1259284	2983281
202403	56520783	705339	1988563	797188	308274	806446	10882206	453865	381871	108939	...	495889	2127715	10520927	868824	605897	447730	503266	677320	1590762	3699084
202404	56149624	577584	2086983	916502	316421	862511	11401962	496115	479791	124415	...	650345	2438629	10475883	972102	668784	102637	503525	847069	1427204	2933565
202405	58012786	550032	2517037	910145	313514	834728	10929788	452056	445712	121004	...	679144	2606088	11378144	942686	646910	147470	330498	985097	1253380	2706674

5 rows × 25 columns

품목별 수출 데이터를 반환

	총지수	과일	채소및과실	농산물	신선수산물	신선수산물	냉동수산물	냉동건조수산물	수산물	농림수산품	...	자동차	운송장비	금속가구	기타가구	가구	기타제조업제품	기타제조업제품	기타제조업제품	기타제조업제품	공산품
TIME
202401	126.78	120.91	113.31	103.8	82.92	82.92	107.49	107.49	101.38	101.19	...	173.79	173.7	117.16	111.58	109.65	93.84	93.84	106.7	106.7	126.67
202402	122.73	26.72	82.85	77.3	84.27	84.27	126.36	126.36	115.89	102.09	...	152.15	152.14	121.01	98.56	102.45	95.85	95.85	99.49	99.49	122.56
202403	132.77	14.57	75.71	79.34	90.91	90.91	106.82	106.82	102.86	97.68	...	172.4	172.33	128.31	109.41	111.89	112.24	112.24	110.52	110.52	132.78
202404	131.75	1.72	58.65	93.51	105.34	105.34	200.6	200.6	176.9	141.2	...	186.9	186.86	128.84	114.93	115.35	127.79	127.79	117.93	117.93	131.69
202405	136.32	1.43	39.83	88.63	97.48	97.48	97.23	97.23	97.29	96.53	...	177.68	177.66	122.4	120.69	117.87	125.9	125.9	117.39	117.39	136.37

5 rows × 236 columns

국가별 수입 데이터를 반환

	국별수입(관세청)	수입총액(네덜란드)	수입총액(대만)	수입총액(독일)	수입총액(러시아)	수입총액(말레이지아)	수입총액(미국)	수입총액(브라질)	수입총액(사우디아라비아)	수입총액(스위스)	...	수입총액(인도네시아)	수입총액(일본)	수입총액(중국)	수입총액(캐나다)	수입총액(태국)	수입총액(파나마)	수입총액(프랑스)	수입총액(필리핀)	수입총액(호주)	수입총액(홍콩)
TIME
202401	54441200	288481	2196643	1516714	531514	1365251	6136084	680255	2662661	278859	...	1335823	3752928	12394182	595575	551815	12569	588114	396619	3305739	189115
202402	48145771	564398	2191481	1730590	602404	1115519	5612040	661156	2367707	261337	...	1052903	3721714	9412816	545072	554572	3776	543999	394329	2336518	223006
202403	52334598	692094	2129157	1814825	556323	1061566	5973454	450516	2608253	283539	...	1025579	4386318	11401252	698095	601629	2630	613285	416479	2393609	291266
202404	54749920	468450	2298344	1949805	528149	1027005	6011795	648981	2842655	354204	...	1060882	4128159	12420435	630791	635068	1995	640413	461088	2964439	376290
202405	53139337	539532	2791949	1976489	619671	1015389	6371207	653536	3041728	288609	...	1084273	3443088	12286653	424014	608548	1836	615623	353790	2270675	141276

5 rows × 25 columns

품목별 수입 데이터를 반환

	총지수	곡류	맥류및잡곡	콩류	곡물및식량작물	과일	채소및과실	잎담배	천연고무	기타식용작물	...	기타운송장비	운송장비	기타가구	가구	장난감및오락용품	운동및경기용품	기타제조업제품	기타제조업제품	기타제조업제품	공산품
TIME
202401	140.62	163.03	141.75	139.17	144.37	107.43	112.6	208.74	96.12	121.85	...	83.57	92.44	112.98	107.76	106.93	117.94	117.83	113.3	113.3	125.33
202402	123.51	15.68	134.57	103.36	120.32	105.38	108.18	270.94	77.08	105.81	...	120.06	100.54	90.51	86.52	65.96	94.43	85.49	85.96	85.96	109.93
202403	134.17	215.36	120.15	107.76	127.78	214.79	205.07	161.58	82.51	144.93	...	132.73	116.13	95.96	88.19	82.56	111.11	102.21	95.9	95.9	127.07
202404	140.71	93.41	149.27	103.58	139.3	222.23	213.4	166.25	95.87	155.9	...	128.46	127.93	120.84	112.12	120.68	115.67	126.86	120.23	120.23	128.8
202405	137.14	51.82	119.46	230.93	128.64	185.83	175.6	123.19	93.95	157.85	...	145.54	127.03	116.75	108.38	99.62	111.06	116.46	112.82	112.82	126.75

5 rows × 274 columns

# 주시식장 예금 데이터를 반환
balance_df = ecos_data_reader.market_data_reader.get_balance_df(start_date,end_date)
print('시장 잔고 데이터를 반환')
display(balance_df.head())

# 파생상품 관련 데이터를 반환
derivative_df = ecos_data_reader.market_data_reader.get_derivative_df(start_date,end_date)
print('파생상품 관련 데이터를 반환')
display(derivative_df.head())

# KOSPI (코스피) 데이터 반환
kospi_df = ecos_data_reader.market_data_reader.get_kospi_df(start_date,end_date)
print('KOSPI (코스피) 데이터 반환')
display(kospi_df.head())

# KOSDAQ (코스닥) 데이터 반환
kosdaq_df = ecos_data_reader.market_data_reader.get_kosdaq_df(start_date,end_date)
print('KOSDAQ (코스닥) 데이터 반환')
display(kosdaq_df.head())

시장 잔고 데이터를 반환

	투자자_예탁금	파생거래_예탁금	미수금
TIME
202401	50743424	11098228	953252
202402	54335607	10832461	988582
202403	56522918	10987581	958709
202404	57230646	11272437	928925
202405	54396417	11394204	981503

파생상품 관련 데이터를 반환

	선물_계약수	선물_계약금액	CALL_옵션_계약수	CALL_옵션_계약금액	PUT_옵션_계약수	PUT_옵션_계약금액
TIME
202401	6001167	512151112	24950756	5601982	18606112	5169447
202402	4839936	427272274	16570843	4058921	12818976	2850769
202403	5594151	510624442	14935080	4164901	12262550	2822631
202404	5392592	493054799	17490588	4694969	16089521	4436327
202405	4862286	450031261	13164285	3533776	11503203	3078326

KOSPI (코스피) 데이터 반환

	코스피_지수	코스피_거래량	코스피_거래대금	코스피_외국인순매수
TIME
20240102	2669.81	40430	95177	2282
20240103	2607.31	45593	99927	-973
20240104	2587.02	76145	88448	1149
20240105	2578.08	51478	82718	-510
20240108	2567.82	31358	66527	1700

KOSDAQ (코스닥) 데이터 반환

	코스닥_지수	코스닥_거래량	코스닥_거래대금	코스닥_외국인순매수
TIME
20240102	878.93	115442	90164	1284
20240103	871.57	125915	103469	-879
20240104	866.25	122426	101521	-1322
20240105	878.33	104792	101738	1413
20240108	879.34	116238	102810	12

# 금리 데이터를 반환
interest_rate_df = ecos_data_reader.interest_data_reader.get_interest_rate_df(start_date,end_date)
print('금리 데이터를 반환')
display(interest_rate_df.head())

# 국채 데이터를 반환
national_treasury_df = ecos_data_reader.interest_data_reader.get_national_treasury_df(start_date,end_date)
print('국채 데이터를 반환')
display(national_treasury_df.head())

금리 데이터를 반환

	기준금리	수신금리	대출금리
TIME
202401	3.5	3.67	5.04
202402	3.5	3.63	4.85
202403	3.5	3.58	4.85
202404	3.5	3.53	4.77
202405	3.5	3.55	4.78

국채 데이터를 반환

	국고채_1년	국고채_3년	국고채_5년	국고채_10년	국고채_20년
TIME
20240102	3.466	3.24	3.266	3.306	3.243
20240103	3.471	3.278	3.313	3.338	3.247
20240104	3.451	3.227	3.256	3.288	3.211
20240105	3.46	3.283	3.312	3.344	3.252
20240108	3.455	3.297	3.312	3.344	3.238

# 전체 신용카드 사용 데이터를 반환
total_credit_card_df = ecos_data_reader.payment_data_reader.get_total_credit_card_df(start_date, end_date)
print('전체 신용카드 사용 데이터를 반환')
display(total_credit_card_df)

# 은행 발급 신용카드 사용 데이터를 반환
bank_credit_card_df = ecos_data_reader.payment_data_reader.get_bank_credit_card_df(start_date, end_date)
print('은행 발급 신용카드 사용 데이터를 반환')
display(bank_credit_card_df)

# 비은행 신용카드 사용 데이터를 반환
not_bank_credit_card_df = ecos_data_reader.payment_data_reader.get_not_bank_credit_card_df(start_date, end_date)
print('비은행 신용카드 사용 데이터를 반환')
display(not_bank_credit_card_df)

# 결제 횟수 데이터를 반환
payment_cnt_df = ecos_data_reader.payment_data_reader.get_payment_cnt_df(start_date, end_date)
print('결제 횟수 데이터를 반환')
display(payment_cnt_df)

# 결제 금액 데이터를 반환
payment_won_df = ecos_data_reader.payment_data_reader.get_payment_won_df(start_date, end_date)
print('결제 금액 데이터를 반환')
display(payment_won_df)

전체 신용카드 사용 데이터를 반환

	개인 신용카드 발급장수	개인 이용건수	개인 이용금액	개인 일반구매 이용건수	개인 일반구매 이용금액	개인 할부구매 이용건수	개인 할부구매 이용금액	개인 현금서비스 이용건수	개인 현금서비스 이용금액
TIME
202401	118886	1421405	71204004	1374333	52304914	41962	14024020	5110	4875071
202402	119216	1303452	65231848	1261278	48755279	37526	11922204	4648	4554364
202403	119563	1436394	70463501	1391059	52706219	40383	12969098	4952	4788184
202404	119927	1487268	69635523	1441101	52072486	41207	12806256	4960	4756781
202405	120360	1522895	71470287	1475203	53499092	42604	13083041	5088	4888154
202406	120588	1476731	69465828	1431300	52135546	40602	12624201	4829	4706080
202407	120834	1530272	72481951	1482562	53659153	42676	13896605	5034	4926193
202408	121008	1533186	71014563	1487545	53355590	40717	12768837	4924	4890137

은행 발급 신용카드 사용 데이터를 반환

	개인 신용카드 발급장수	개인 이용건수	개인 이용금액	개인 일반구매 이용건수	개인 일반구매 이용금액	개인 할부구매 이용건수	개인 할부구매 이용금액	개인 현금서비스 이용건수	개인 현금서비스 이용금액
TIME
202401	70976	856470	40996700	830191	30302742	22920	7474411	3359	3219548
202402	71172	782319	37666919	758895	28285863	20384	6394446	3040	2986610
202403	71368	857051	40540879	831911	30472935	21914	6952543	3226	3115401
202404	71586	896448	39905178	870763	30022059	22453	6829634	3232	3053485
202405	71852	910902	40703561	885071	30777422	22528	6789467	3303	3136672
202406	71959	878367	39634268	854122	30130957	21153	6526832	3093	2976479
202407	72047	920051	41342673	893454	30852819	23343	7360701	3255	3129153
202408	72103	913654	40717205	888587	30911312	21901	6710899	3166	3094994

비은행 신용카드 사용 데이터를 반환

	개인 신용카드 발급장수	개인 이용건수	개인 이용금액	개인 일반구매 이용건수	개인 일반구매 이용금액	개인 할부구매 이용건수	개인 할부구매 이용금액	개인 현금서비스 이용건수	개인 현금서비스 이용금액
TIME
202401	47910	564935	30207304	544142	22002172	19042	6549609	1751	1655523
202402	48044	521134	27564929	502383	20469417	17143	5527758	1608	1567754
202403	48195	579343	29922622	559148	22233284	18469	6016555	1726	1672783
202404	48342	590821	29730345	570338	22050427	18755	5976623	1729	1703296
202405	48509	611993	30766726	590131	22721670	20077	6293574	1785	1751482
202406	48629	598364	29831560	577178	22004590	19449	6097369	1737	1729602
202407	48787	610221	31139278	589109	22806334	19333	6535903	1779	1797040
202408	48905	619532	30297358	598958	22444277	18817	6057938	1758	1795143

결제 횟수 데이터를 반환

	계좌이체	신용카드	신용카드(물품및용역구매)	신용카드(현금서비스)	입금이체	체크카드	출금이체	카드
TIME
202401	1196039.5	1529028.1	1523918.3	5109.8	851911.1	808547.3	344128.3	2354938.5
202402	1148485.7	1402698.2	1398050.2	4648	810031.7	765423.8	338454	2187277.7
202403	1203844.4	1548922.7	1543970.3	4952.4	855227.9	855916.3	348616.5	2425543.6
202404	1214755.5	1599950	1594989.9	4960.1	863083.4	889803.1	351672.1	2508092.1
202405	1251231	1638305.4	1633216.9	5088.5	883887.6	915364.5	367343.4	2572006.1
202406	1200030.3	1589082.5	1584253.1	4829.4	843677.9	879321.3	356352.5	2486134.6
202407	1284553.8	1647628.5	1642594.8	5033.8	909089.2	903626.6	375464.6	2569151
202408	1242326.6	1648615.4	1643691.4	4924.1	874190.7	906525.7	368135.9	2573896

결제 금액 데이터를 반환

	계좌이체	신용카드	신용카드(물품및용역구매)	신용카드(현금서비스)	입금이체	체크카드	출금이체	카드
TIME
202401	16151359.4	87232.6	82357.5	4875.1	16083156.8	19960.4	68202.6	107565.4
202402	13984292.3	80913.3	76358.9	4554.4	13913545.8	19531	70746.4	100904.8
202403	15189136.8	86623.8	81835.6	4788.2	15118696.4	20866.5	70440.4	107924.1
202404	15880250.1	86930.2	82173.5	4756.8	15812195.5	20834.3	68054.6	108115.6
202405	14731347.5	89871.1	84983	4888.2	14662583.6	21764.6	68763.9	111981
202406	14696088.4	87217	82510.9	4706.1	14630123.2	20697.2	65965.1	108241.6
202407	17159983	90054.6	85128.4	4926.2	17089982.8	21272.4	70000.2	111653
202408	15436797.1	88499	83608.9	4890.1	15367912.7	21442.2	68884.4	110273.3

# M0 (본원통화) 데이터를 반환
m0_df = ecos_data_reader.monetary_data_reader.get_m0_df(start_date,end_date)
print('M0 (본원통화) 데이터를 반환')
display(m0_df)

# M1 (협의통화) 데이터를 반환
m1_df = ecos_data_reader.monetary_data_reader.get_m1_df(start_date,end_date)
print('M1 (협의통화) 데이터를 반환')
display(m1_df)

# M2 (광의통화) 데이터를 반환
m2_df = ecos_data_reader.monetary_data_reader.get_m2_df(start_date,end_date)
print('M2 (광의통화) 데이터를 반환')
display(m2_df)

# M2 비율 데이터를 반환
m2_ratio_df = ecos_data_reader.monetary_data_reader.get_m2_ratio_df(start_date,end_date)
print('M2 비율 데이터를 반환')
display(m2_ratio_df)

M0 (본원통화) 데이터를 반환

	본원_평잔_원계열	본원_평잔_계절조정	본원_말잔_원계열	본원_말잔_계절조정
TIME
202401	264131.8	266647.2	269093.6	276191.6
202402	268145.7	266089.7	270376.7	262939.4
202403	268754.8	269229.1	279877.8	277038.7
202404	266890.8	269227.9	268507.5	268784.8
202405	270118.9	270799.6	277730.5	277993.1
202406	269488.6	267248.8	285032.5	278969.2
202407	273888.2	273108.2	268519.7	278552.2
202408	272576.4	272190	284296.6	279263.9
202409	274793.7	272480.2	282293.9	277509.6

M1 (협의통화) 데이터를 반환

	M1_평잔_원계열	M1_평잔_계절조정	M1_말잔_원계열	M1_말잔_계절조정
TIME
202401	1204441.4	1221110	1194126.4	1223535.4
202402	1208167.1	1217657.3	1231111.7	1233052.5
202403	1242708.5	1244401.2	1275823.2	1263441.2
202404	1241048.6	1234805.6	1222260.1	1224278.2
202405	1225588.3	1221570.3	1228881.1	1225491.1
202406	1232864.3	1220524.7	1266760.1	1229771.1
202407	1229849.5	1216576.2	1221205.9	1227490.1
202408	1221016.4	1217831.6	1231616.6	1229276.8
202409	1232880.2	1224666.3	1245848.9	1240052.1

M2 (광의통화) 데이터를 반환

	M2_평잔_원계열	M2_평잔_계절조정	M2_말잔_원계열	M2_말잔_계절조정
TIME
202401	3909835.3	3924203.2	3903018.5	3914860.5
202402	3937145.6	3929858	3967852	3954147.7
202403	4000898.1	3996216.6	4014175.2	4006388.9
202404	4011114.1	4013228.2	3971094.3	3987422
202405	4008655.8	4014130.8	4009360.8	4017989.2
202406	4034006.7	4037580.8	4040147.1	4027787.4
202407	4059021.9	4054967.4	4042364.7	4061527.4
202408	4065009.9	4062635.6	4072330.6	4065280.5
202409	4078455.9	4070711	4076483	4084611.5

M2 비율 데이터를 반환

	M2_가계_비영리단체	M2_기업	M2_기타_금융기관	M2_기타
TIME
202401	2022838.9	1097138.1	582901.6	200139.9
202402	2064309.1	1092282.7	585563	225697.2
202403	2096486.4	1121640.9	580681.3	215366.5
202404	2087824.7	1087490.7	584852.7	210926.2
202405	2100289.8	1100476.2	593351.2	215243.6
202406	2121709.7	1122811.5	590682.7	204943.3
202407	2117939.5	1122833.1	600327.9	201264.2
202408	2124097.6	1125109.1	608236.7	214887.2
202409	2126980.4	1125432.4	617428.9	206641.3

# 소비자물가지수(CPI) 데이터를 반환
cpi_df = ecos_data_reader.price_index_data_reader.get_cpi_df(start_date,end_date)
print('소비자물가지수(CPI) 데이터를 반환')
display(cpi_df.head())

# 생산자물가지수(PPI) 데이터를 반환
ppi_df = ecos_data_reader.price_index_data_reader.get_ppi_df(start_date,end_date)
print('생산자물가지수(PPI) 데이터를 반환')
display(ppi_df.head())

# 수입 물가지수 데이터를 반환
import_pi_df = ecos_data_reader.price_index_data_reader.get_import_pi_df(start_date,end_date)
print('수입 물가지수 데이터를 반환')
display(import_pi_df.head())

# 수출 물가지수 데이터를 반환
export_pi_df = ecos_data_reader.price_index_data_reader.get_export_pi_df(start_date,end_date)
print('수출 물가지수 데이터를 반환')
display(export_pi_df.head())

# 주택 가격 데이터를 반환
housing_price_df = ecos_data_reader.price_index_data_reader.get_housing_price_df(start_date,end_date)
print('주택 가격 데이터를 반환')
display(housing_price_df.head())

소비자물가지수(CPI) 데이터를 반환

	가정용품 및 가사 서비스	교육	교통	기타 상품 및 서비스	보건	식료품 및 비주류음료	오락 및 문화	음식 및 숙박	의류 및 신발	주류 및 담배	주택, 수도, 전기 및 연료	총지수	통신
TIME
202401	113.74	104.96	111.97	118.38	103.98	122.2	107.35	119.09	113.61	104.4	113.84	113.17	101.24
202402	113.94	105.09	113.64	118.25	104.06	123.96	108.41	119.39	113.63	104.33	114.22	113.78	101.24
202403	114.69	105.43	114	118.49	104.25	124.22	107.96	119.78	113.65	104.43	114.11	113.95	101.24
202404	114.7	105.76	115.02	119.14	104.26	122.75	108.45	120.14	113.59	104.7	114.15	114.01	101.24
202405	114.48	105.9	115.74	119.13	104.52	121.9	108.81	120.38	114.3	104.46	114.26	114.1	101.32

생산자물가지수(PPI) 데이터를 반환

	공산품	광산품	농림수산품	서비스	전력,가스,수도및폐기물	총지수
TIME
202401	122.13	135.42	121.18	109.5	144.76	118.19
202402	122.76	136.2	121.96	109.71	143.51	118.55
202403	123.09	135.82	123.49	109.79	143.92	118.82
202404	123.97	136.48	119.75	110	143.01	119.16
202405	123.97	135.38	114.93	110.55	143.63	119.25

수입 물가지수 데이터를 반환

	공산품	광산품	농림수산품	총지수
TIME
202401	108.25	167.46	111.5	121.42
202402	108.14	170.02	111.53	121.87
202403	108.57	171.73	111.64	122.57
202404	108.83	176.27	113.05	123.79
202405	108.69	170.55	112.33	122.44

수출 물가지수 데이터를 반환

	공산품	농림수산품	총지수
TIME
202401	111.08	95.46	111
202402	112.14	94.68	112.05
202403	112.59	91.92	112.48
202404	114.39	87.25	114.26
202405	113.92	88.62	113.8

주택 가격 데이터를 반환

	단독주택	아파트	아파트(서울)	연립주택	총지수	총지수(서울)
TIME
202401	100.75	89.94	90.551	101.302	93.24	94.76
202402	100.752	89.842	90.442	101.273	93.167	94.719
202403	100.761	89.698	90.308	101.278	93.068	94.664
202404	100.769	89.503	90.158	101.284	93.038	94.681
202405	100.796	89.387	90.13	101.294	92.961	94.685

# 주택 정보 데이터를 반환
house_info_df =ecos_data_reader.economic_index_data_reader.get_house_info_df(start_date,end_date)
print('주택 정보 데이터를 반환')
display(house_info_df.head())

# 거시경제지수 데이터를 반환
macro_economic_index_df =ecos_data_reader.economic_index_data_reader.get_macro_economic_index_df(start_date,end_date)
print('거시경제지수 데이터를 반환')
display(macro_economic_index_df.head())

# 실업 수당 취득자 수를 반환
unemployment_cnt_df =ecos_data_reader.economic_index_data_reader.get_unemployment_cnt_df(start_date,end_date)
print('실업 수당 취득자 수를 반환')
display(unemployment_cnt_df.head())

# 실업 수당 가격 데이터를 반환
unemployment_won_dfstart_date =ecos_data_reader.economic_index_data_reader.get_unemployment_won_df(start_date,end_date)
print('실업 수당 가격 데이터를 반환')
display(unemployment_won_dfstart_date.head())

주택 정보 데이터를 반환

	미분양_서울	미분양_전국	건축허가_용도별	건축허가_주거용	건축허가_상업용	건축착공_용도별	건축착공_주거용	건축착공_상업용
TIME
202401	997	63755	10779480.94	3555861.8	3690196.9	6013383.22	2221996.31	1435771.5
202402	1018	64874	8350849.79	2811166.18	1889347.16	5778233.1	2276014.13	1050379.19
202403	968	64964	10379723.65	3984566.62	2163312.17	5114385.66	1256999.31	1207801.96
202404	936	71997	10784160.19	3512744.16	2532764.12	7782586.15	2561547.44	1870687.11
202405	974	72129	9233555.63	3491671.34	1957247.63	6603729.34	2024454.31	1745049.5

거시경제지수 데이터를 반환

	경기종합지수	설비투자지수	생산자제품 재고지수(원지수)	생산자제품 출하지수(원지수)	생산지수(원지수)
TIME
202401	111.5	100.6	111.6	105.4	109.4
202402	112	97.6	114.1	97.1	100.8
202403	111.9	110	110	108.7	112.3
202404	112	110.1	112.1	103.6	109.6
202405	111.6	107.1	112.2	105.8	112

실업 수당 취득자 수를 반환

	가구 내 고용활동 및 달리 분류되지 않은 자가소비 생산활동	건설업	공공행정, 국방 및 사회보장 행정	광업	교육 서비스업	국제 및 외국기관	금융 및 보험업	농업, 임업 및 어업	도매 및 소매업	보건업 및 사회복지 서비스업	...	수도, 하수 및 폐기물 처리, 원료 재생업	숙박 및 음식점업	예술, 스포츠 및 여가관련 서비스업	운수 및 창고업	전기, 가스, 증기 및 공기조절 공급업	전문, 과학 및 기술 서비스업	정보통신업	제조업	합계	협회 및 단체, 수리 및 기타 개인 서비스업
TIME
202401	2	65739	43017	489	29806	246	11343	2939	67573	71502	...	3620	42835	10623	22476	1148	29925	26240	101676	628872	13434
202402	1	67869	43991	446	27853	227	12383	3025	66134	72170	...	3792	42023	11368	23285	1095	30778	26948	104986	641145	14065
202403	2	70377	41647	448	35119	240	13646	2977	67049	90128	...	3840	42516	11586	23534	1143	31449	27872	105846	673054	14239
202404	2	69834	34818	429	37155	257	14173	2998	69145	96797	...	3680	43325	10608	23882	1342	31817	28829	107066	680322	14145
202405	1	68851	30025	332	35229	261	13899	2842	69157	95824	...	3448	42942	9441	23486	1232	30953	28590	105342	663801	13669

5 rows × 23 columns

실업 수당 가격 데이터를 반환

	가구 내 고용활동 및 달리 분류되지 않은 자가소비 생산활동	건설업	공공행정, 국방 및 사회보장 행정	광업	교육 서비스업	국제 및 외국기관	금융 및 보험업	농업, 임업 및 어업	도매 및 소매업	보건업 및 사회복지 서비스업	...	수도, 하수 및 폐기물 처리, 원료 재생업	숙박 및 음식점업	예술, 스포츠 및 여가관련 서비스업	운수 및 창고업	전기, 가스, 증기 및 공기조절 공급업	전문, 과학 및 기술 서비스업	정보통신업	제조업	합계	협회 및 단체, 수리 및 기타 개인 서비스업
TIME
202401	2767080	116704769850	52465930590	987293300	41001720950	478085740	18034340690	4413018700	113387448150	105026372880	...	5512614820	69482824410	14482809200	36696157660	1901490100	47969678060	42750123790	171029385700	988437357110	19383362490
202402	1848000	118043404200	66290897930	830841350	39994454060	372454000	19803594630	4978121140	104312842680	106987061290	...	6238213650	63771118140	17314771260	37491763040	1911588470	49893913830	42849073970	177129918040	1017507591030	21398484470
202403	2094270	119957479110	62634703270	798724650	40376337560	399624480	22074869630	4697931310	104309177920	115603772640	...	6390990280	63164596510	17544707020	38126960320	2050076130	50182520750	43905022030	179663463950	1035491237530	21910423440
202404	3369950	124689318890	54149846380	790191860	54843618310	478672640	24969668240	4513993730	112554500210	147487973340	...	6532251180	67724471950	16817587600	40356518230	2356417160	53577430020	48050413380	189957530820	1121645414680	22536230910
202405	861950	126612795180	47112744440	596314720	59272913910	458950490	25544775200	4778455820	116260427510	155587937500	...	6185187120	69656370900	15701389490	40701902830	2676525850	54184136220	48811956260	192698917880	1140702225430	22748586810

5 rows × 23 columns

# 주요국 소비자물가지수(CPI) 데이터를 반환
global_cpi_df = ecos_data_reader.global_index_data_reader.get_global_cpi_df(start_date,end_date)
print('주요국 소비자물가지수(CPI) 데이터를 반환')
display(global_cpi_df)

# 주요국 생산자물가지수(PPI) 데이터를 반환
global_ppi_df = ecos_data_reader.global_index_data_reader.get_global_ppi_df(start_date,end_date)
print('주요국 생산자물가지수(PPI) 데이터를 반환')
display(global_ppi_df)

# 주요국 금리 데이터를 반환
global_interest_df = ecos_data_reader.global_index_data_reader.get_global_interest_df(start_date,end_date)
print('주요국 금리 데이터를 반환')
display(global_interest_df)

# 주요국 장기 금리 데이터를 반환
global_long_interest_df = ecos_data_reader.global_index_data_reader.get_global_long_interest_df(start_date,end_date)
print('주요국 장기 금리 데이터를 반환')
display(global_long_interest_df)

# 주요국 단기 금리 데이터를 반환
global_short_interest_df = ecos_data_reader.global_index_data_reader.get_global_short_interest_df(start_date,end_date)
print('주요국 단기 금리 데이터를 반환')
display(global_short_interest_df)

주요국 소비자물가지수(CPI) 데이터를 반환

	미국	일본	중국	한국
TIME
202401	141.44	112.74	132.17	131.03
202402	142.32	112.74	133.58	131.73
202403	143.24	113.06	132.42	131.93
202404	143.79	113.59	132.29	132
202405	144.03	114.01	132.29	132.1
202406	144.08	114.11	131.91	131.8
202407	144.25	114.54	132.55	132.14
202408	144.37	115.06	133.06	132.61
202409	144.6	114.85	133.06	132.74
202410	NaN	NaN	NaN	132.79

주요국 생산자물가지수(PPI) 데이터를 반환

	미국
TIME
202401	138.58
202402	139.63
202403	140.02
202404	140.77
202405	140.67
202406	141.22

주요국 금리 데이터를 반환

	미국	유로 지역	일본	한국
TIME
202401	5.375	4.5	-0.1	3.5
202402	5.375	4.5	-0.1	3.5
202403	5.375	4.5	0.05	3.5
202404	5.375	4.5	0.05	3.5
202405	5.375	4.5	0.05	3.5
202406	5.375	4.25	0.05	3.5
202407	5.375	4.25	0.05	3.5
202408	5.375	4.25	0.25	3.5
202409	4.875	3.5	0.25	3.5
202410	4.875	3.25	0.25	NaN

주요국 장기 금리 데이터를 반환

	남아프리카 공화국	노르웨이	뉴질랜드	덴마크	독일	멕시코	미국	브라질	스웨덴	스위스	영국	오스트레일리아	이탈리아	인도	인도네시아	일본	중국	캐나다	프랑스	한국
TIME
202401	11.42	3.5	4.65	2.4	2.17	9.31	4.06	6.53	2.23	0.83	3.93	4.15	3.81	7.2	6.56	0.73	2.43	3.35	2.74	3.35
202402	11.61	3.7	4.81	2.48	2.33	NaN	4.21	6.53	2.43	0.83	4.12	4.14	3.87	7.09	6.6	0.71	2.34	3.5	2.85	3.43
202403	11.9	3.61	4.65	2.39	2.35	9.2	4.21	6.53	2.4	0.64	4.03	4.05	3.7	7.07	6.68	0.73	2.29	3.44	2.82	3.39
202404	12.27	3.74	4.83	2.48	2.45	9.85	4.54	6.67	2.51	0.69	4.22	4.27	3.86	7.15	7.22	0.87	2.3	3.7	2.97	3.57
202405	12.04	3.68	4.75	2.52	2.52	9.64	4.48	6.67	2.38	0.92	4.22	4.33	3.84	7.05	6.9	1.07	2.29	3.64	3.03	3.53
202406	11.68	3.54	4.64	2.52	2.48	NaN	4.31	6.67	2.26	0.56	4.16	4.24	3.94	7.02	7.03	1.05	2.21	3.39	3.15	3.34
202407	11.02	3.54	4.51	2.45	2.46	9.95	4.25	6.91	2.13	0.45	4.14	4.33	3.83	7.01	6.89	1.05	2.15	3.41	3.14	3.17
202408	10.7	3.3	4.22	2.2	2.21	9.74	3.87	6.91	1.93	0.45	3.94	3.98	3.68	6.91	6.62	0.89	2.17	3.07	2.94	3
202409	10.3	3.3	4.19	2.11	2.17	9.21	3.72	6.91	1.93	0.41	3.91	3.92	3.57	6.83	6.43	0.86	2.15	2.94	2.9	3.01
202410	10.46	3.53	4.39	2.1	2.22	10.06	4.1	7.43	2.04	0.45	4.2	4.26	3.5	NaN	NaN	0.94	NaN	3.19	2.99	3.07

주요국 단기 금리 데이터를 반환

	남아프리카 공화국	노르웨이	뉴질랜드	덴마크	독일	멕시코	미국	스웨덴	스위스	영국	오스트레일리아	이탈리아	인도	인도네시아	일본	중국	캐나다	프랑스	한국
TIME
202401	8.48	4.71	5.64	3.89	3.93	11.66	5.26	3.97	1.69	5.32	4.35	3.93	6.96	6.94	0.03	2.79	5.17	3.93	3.74
202402	8.46	4.71	5.71	3.88	3.92	11.65	5.22	4.04	1.7	5.33	4.34	3.92	7.03	6.94	0.03	2.69	5.09	3.92	3.69
202403	8.45	4.73	5.64	3.88	3.92	11.61	5.29	4.05	1.5	5.32	4.35	3.92	6.92	6.93	0.11	2.53	5.04	3.92	3.65
202404	8.43	4.72	5.63	3.82	3.89	11.41	5.33	3.95	1.5	5.3	4.37	3.89	6.89	6.99	0.11	2.49	5.02	3.89	3.57
202405	8.53	4.71	5.62	3.73	3.81	11.4	5.33	3.79	1.5	5.3	4.36	3.81	6.94	7.18	0.13	2.32	4.99	3.81	3.6
202406	8.53	4.73	5.62	3.65	3.72	11.39	5.28	3.68	1.43	5.3	4.39	3.72	6.83	7.18	0.15	2.23	4.83	3.72	3.6
202407	8.45	4.76	5.55	3.59	3.68	11.4	5.31	3.58	1.19	5.3	4.46	3.68	6.75	7.18	0.17	2.21	4.7	3.68	3.54
202408	8.23	4.74	5.3	3.45	3.55	11.23	5.12	3.37	1.07	5.3	4.38	3.55	6.64	7.18	0.26	2.04	4.23	3.55	3.5
202409	8.1	4.73	5.05	3.34	3.43	11.14	4.86	3.14	1.02	5.3	4.42	3.43	6.64	7.08	0.26	2.06	4.04	3.43	3.52
202410	8	4.7	4.65	3.08	3.17	10.89	4.62	2.92	0.9	5.3	4.41	3.17	NaN	6.92	NaN	NaN	3.71	3.17	3.43

# 외환 데이터를 반환
foreign_currency_df = ecos_data_reader.foreign_currency_data_reader.get_foreign_currency_df(start_date,end_date)
print('외환데이터 반환')
display(foreign_currency_df.head())

외환데이터 반환

	원_달러	원_엔	원_유로	원_위안
TIME
20240102	1289.4	915.6	1423.63	180.84
20240103	1299.3	914.55	1421.82	182.63
20240104	1308.8	914.76	1429.86	183.19
20240105	1310.2	905.68	1434.28	182.94
20240108	1313.7	907.47	1437.19	183