셀레니움(selenium)을 활용한 네이버 환율 정보 크롤링

이번 튜토리얼에서는 네이버의 환율 정보를 크롤링하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 이 과정에서 Python의 셀레니움(selenium)을 사용할 예정입니다. 크롤링 과정에서 발생할 수 있는 다양한 오류들을 어떻게 처리 하는지에 대해서도 알아보겠습니다. 튜토리얼 마지막 부분에서는 코드를 클래스(Class)로 만들어 더 깔끔하게 정리하는 방법을 다룰 것입니다.

라이브러리 설치

# Pandas, Selenium, Webdriver Manager 설치
!pip install pandas
!pip install selenium
!pip install webdriver-manager

모듈 import

import pandas as pd
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.service import Service as ChromeService
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
from selenium.webdriver.common.by import By

# 드라이버 생성
driver = webdriver.Chrome(service=ChromeService(ChromeDriverManager().install()))

네이버 환율 정보

# 네이버 환율 정보 테이블에 접근
driver.get('https://finance.naver.com/marketindex/?tabSel=exchange#tab_section')

iframe 스위칭

환율 정보 테이블은 iframe 으로 래핑하여 제공하기 때문에 iframe 스위칭 한 뒤 정보를 가져올 수 있습니다.

# iframe 객체는 반드시 스위칭 후에 UI Element 접근 가능
driver.switch_to.frame('frame_ex1')

X-Path / Tag Name으로 요소 가져오기

# X-Path로 환율 정보 테이블 가져오기
currency_body = driver.find_element(By.XPATH, '/html/body/div/table/tbody')

# tr 태그 정보로 순회하면서 데이터 조회
for tr in currency_body.find_elements(By.TAG_NAME, 'tr'):
    print(tr.text)

미국 USD 1,301.40 1,324.17 1,278.63 1,314.10 1,288.70 1.000
유럽연합 EUR 1,412.28 1,440.38 1,384.18 1,426.40 1,398.16 1.085
일본 JPY (100엔) 901.22 916.99 885.45 910.05 892.39 0.693
중국 CNY 179.36 188.32 170.40 181.15 177.57 0.138
홍콩 HKD 166.39 169.66 163.12 168.05 164.73 0.128
대만 TWD 41.69 47.15 37.53 N/A N/A 0.032
영국 GBP 1,653.75 1,686.32 1,621.18 1,670.28 1,637.22 1.271
오만 OMR 3,380.35 3,616.97 3,143.73 N/A N/A 2.598
캐나다 CAD 979.75 999.05 960.45 989.54 969.96 0.753
스위스 CHF 1,448.66 1,477.19 1,420.13 1,463.14 1,434.18 1.113
스웨덴 SEK 118.82 121.73 115.91 120.00 117.64 0.091
호주 AUD 867.58 884.67 850.49 876.25 858.91 0.667
뉴질랜드 NZD 805.24 821.10 789.38 813.29 797.19 0.619
체코 CZK 59.44 64.49 54.10 60.09 58.79 0.046
칠레 CLP 1.63 1.79 1.47 N/A N/A 0.001
튀르키예 TRY 50.05 N/A N/A 50.60 49.50 0.039
몽골 MNT 0.38 N/A N/A N/A N/A 0.000
이스라엘 ILS 351.78 386.95 323.64 N/A N/A 0.270
덴마크 DKK 189.60 194.24 184.96 191.49 187.71 0.146
노르웨이 NOK 121.95 124.93 118.97 123.16 120.74 0.094
사우디아라비아 SAR 346.96 368.81 323.02 350.42 343.50 0.267
쿠웨이트 KWD 4,234.95 4,510.22 3,896.16 4,277.29 4,192.61 3.254
바레인 BHD 3,452.08 3,673.01 3,175.92 3,486.60 3,417.56 2.653
아랍에미리트 AED 354.33 373.81 329.89 357.87 350.79 0.272
요르단 JOD 1,834.64 1,997.92 1,687.87 N/A N/A 1.410
이집트 EGP 42.12 N/A N/A N/A N/A 0.032
태국 THB 37.13 38.98 34.91 37.50 36.76 0.029
싱가포르 SGD 962.15 981.29 943.01 971.77 952.53 0.739
말레이시아 MYR 278.97 299.61 258.33 N/A 276.19 0.214
인도네시아 IDR 100 8.66 9.52 7.80 8.74 8.58 0.007
카타르 QAR 357.12 N/A N/A N/A N/A 0.274
카자흐스탄 KZT 2.92 N/A N/A N/A N/A 0.002
브루나이 BND 962.15 1,000.63 904.43 N/A N/A 0.739
인도 INR 15.81 N/A N/A N/A N/A 0.012
파키스탄 PKR 4.69 N/A N/A N/A N/A 0.004
방글라데시 BDT 12.00 N/A N/A N/A N/A 0.009
필리핀 PHP 23.42 25.76 21.50 23.65 23.19 0.018
멕시코 MXN 76.54 84.57 68.51 77.30 75.78 0.059
브라질 BRL 268.40 295.77 241.56 N/A 265.18 0.206
베트남 VND 100 5.48 6.12 4.84 5.53 5.43 0.004
남아프리카 공화국 ZAR 69.33 74.87 63.79 70.16 68.50 0.053
러시아 RUB 14.34 15.70 11.84 14.84 13.84 0.011
헝가리 HUF 3.70 4.04 3.41 3.74 3.66 0.003
폴란드 PLN 316.35 341.65 291.05 319.82 312.88 0.243
스리랑카 LKR 4.24 N/A N/A N/A N/A 0.003
알제리 DZD 9.57 N/A N/A N/A N/A 0.007
케냐 KES 9.24 N/A N/A N/A N/A 0.007
콜롬비아 COP 0.32 N/A N/A N/A N/A 0.000
탄자니아 TZS 0.54 N/A N/A N/A N/A 0.000
네팔 NPR 9.89 N/A N/A N/A N/A 0.008
루마니아 RON 285.29 N/A N/A N/A N/A 0.219
리비아 LYD 270.20 N/A N/A 272.90 267.50 0.208
마카오 MOP 161.16 N/A N/A N/A N/A 0.124
미얀마 MMK 0.62 N/A N/A N/A N/A 0.001
에티오피아 ETB 23.65 N/A N/A N/A N/A 0.018
우즈베키스탄 UZS 0.11 N/A N/A N/A N/A 0.000
캄보디아 KHR 0.32 N/A N/A N/A N/A 0.000
피지 FJD 584.91 N/A N/A N/A N/A 0.449

currency_list = []

for tr in currency_body.find_elements(By.TAG_NAME, 'tr'):
    currency_list.append(tr.text.split())

조회한 데이터를 DataFrame으로 변환합니다.

# 조회한 환율 정보 테이블을 DataFrame 변환
pd.DataFrame(currency_list)

	0	1	2	3	4	5	6	7	8
0	미국	USD	1,301.40	1,324.17	1,278.63	1,314.10	1,288.70	1.000	None
1	유럽연합	EUR	1,412.28	1,440.38	1,384.18	1,426.40	1,398.16	1.085	None
2	일본	JPY	(100엔)	901.22	916.99	885.45	910.05	892.39	0.693
3	중국	CNY	179.36	188.32	170.40	181.15	177.57	0.138	None
4	홍콩	HKD	166.39	169.66	163.12	168.05	164.73	0.128	None
5	대만	TWD	41.69	47.15	37.53	N/A	N/A	0.032	None
6	영국	GBP	1,653.75	1,686.32	1,621.18	1,670.28	1,637.22	1.271	None
7	오만	OMR	3,380.35	3,616.97	3,143.73	N/A	N/A	2.598	None
8	캐나다	CAD	979.75	999.05	960.45	989.54	969.96	0.753	None
9	스위스	CHF	1,448.66	1,477.19	1,420.13	1,463.14	1,434.18	1.113	None
10	스웨덴	SEK	118.82	121.73	115.91	120.00	117.64	0.091	None
11	호주	AUD	867.58	884.67	850.49	876.25	858.91	0.667	None
12	뉴질랜드	NZD	805.24	821.10	789.38	813.29	797.19	0.619	None
13	체코	CZK	59.44	64.49	54.10	60.09	58.79	0.046	None
14	칠레	CLP	1.63	1.79	1.47	N/A	N/A	0.001	None
15	튀르키예	TRY	50.05	N/A	N/A	50.60	49.50	0.039	None
16	몽골	MNT	0.38	N/A	N/A	N/A	N/A	0.000	None
17	이스라엘	ILS	351.78	386.95	323.64	N/A	N/A	0.270	None
18	덴마크	DKK	189.60	194.24	184.96	191.49	187.71	0.146	None
19	노르웨이	NOK	121.95	124.93	118.97	123.16	120.74	0.094	None
20	사우디아라비아	SAR	346.96	368.81	323.02	350.42	343.50	0.267	None
21	쿠웨이트	KWD	4,234.95	4,510.22	3,896.16	4,277.29	4,192.61	3.254	None
22	바레인	BHD	3,452.08	3,673.01	3,175.92	3,486.60	3,417.56	2.653	None
23	아랍에미리트	AED	354.33	373.81	329.89	357.87	350.79	0.272	None
24	요르단	JOD	1,834.64	1,997.92	1,687.87	N/A	N/A	1.410	None
25	이집트	EGP	42.12	N/A	N/A	N/A	N/A	0.032	None
26	태국	THB	37.13	38.98	34.91	37.50	36.76	0.029	None
27	싱가포르	SGD	962.15	981.29	943.01	971.77	952.53	0.739	None
28	말레이시아	MYR	278.97	299.61	258.33	N/A	276.19	0.214	None
29	인도네시아	IDR	100	8.66	9.52	7.80	8.74	8.58	0.007
30	카타르	QAR	357.12	N/A	N/A	N/A	N/A	0.274	None
31	카자흐스탄	KZT	2.92	N/A	N/A	N/A	N/A	0.002	None
32	브루나이	BND	962.15	1,000.63	904.43	N/A	N/A	0.739	None
33	인도	INR	15.81	N/A	N/A	N/A	N/A	0.012	None
34	파키스탄	PKR	4.69	N/A	N/A	N/A	N/A	0.004	None
35	방글라데시	BDT	12.00	N/A	N/A	N/A	N/A	0.009	None
36	필리핀	PHP	23.42	25.76	21.50	23.65	23.19	0.018	None
37	멕시코	MXN	76.54	84.57	68.51	77.30	75.78	0.059	None
38	브라질	BRL	268.40	295.77	241.56	N/A	265.18	0.206	None
39	베트남	VND	100	5.48	6.12	4.84	5.53	5.43	0.004
40	남아프리카	공화국	ZAR	69.33	74.87	63.79	70.16	68.50	0.053
41	러시아	RUB	14.34	15.70	11.84	14.84	13.84	0.011	None
42	헝가리	HUF	3.70	4.04	3.41	3.74	3.66	0.003	None
43	폴란드	PLN	316.35	341.65	291.05	319.82	312.88	0.243	None
44	스리랑카	LKR	4.24	N/A	N/A	N/A	N/A	0.003	None
45	알제리	DZD	9.57	N/A	N/A	N/A	N/A	0.007	None
46	케냐	KES	9.24	N/A	N/A	N/A	N/A	0.007	None
47	콜롬비아	COP	0.32	N/A	N/A	N/A	N/A	0.000	None
48	탄자니아	TZS	0.54	N/A	N/A	N/A	N/A	0.000	None
49	네팔	NPR	9.89	N/A	N/A	N/A	N/A	0.008	None
50	루마니아	RON	285.29	N/A	N/A	N/A	N/A	0.219	None
51	리비아	LYD	270.20	N/A	N/A	272.90	267.50	0.208	None
52	마카오	MOP	161.16	N/A	N/A	N/A	N/A	0.124	None
53	미얀마	MMK	0.62	N/A	N/A	N/A	N/A	0.001	None
54	에티오피아	ETB	23.65	N/A	N/A	N/A	N/A	0.018	None
55	우즈베키스탄	UZS	0.11	N/A	N/A	N/A	N/A	0.000	None
56	캄보디아	KHR	0.32	N/A	N/A	N/A	N/A	0.000	None
57	피지	FJD	584.91	N/A	N/A	N/A	N/A	0.449	None

(시행착오 1) 테이블 데이터 전처리

숫자가 처음 등장하는 index를 반환하는 함수

import re

# 정규표현식을 활용하여 숫자가 처음 등장하는 index를 반환하는 함수 구현
def find_number(text):
    pattern = r'\d'
    match = re.search(pattern, text)

    if match:
        # 숫자가 처음 등장하는 인덱스
        return match.start()
    else:
        # No Numbers Found
        return 0

# 각 행의 데이터를 '통화명' / '데이터' 로 구분하기 위하여 위의 함수를 구현 후 적용
print(tr.text)
print('---'*10)
idx = find_number(tr.text)
print(tr.text[:idx])
print(tr.text[idx:])

피지 FJD 584.91 N/A N/A N/A N/A 0.449
------------------------------
피지 FJD 
584.91 N/A N/A N/A N/A 0.449

테이블 반복문에 적용

# 환율 딕셔너리 생성
currency_dict = dict()

for tr in currency_body.find_elements(By.TAG_NAME, 'tr'):
    # 나라별 환율 정보 행
    row = tr.text
    # 구분 인덱스
    idx = find_number(row)
    # 분할
    name = row[:idx].strip()
    data = row[idx:]
    # 정보 업데이트
    currency_dict[name] = data.split()

currency_dict

{'미국 USD': ['1,301.40',
  '1,324.17',
  '1,278.63',
  '1,314.10',
  '1,288.70',
  '1.000'],
 '유럽연합 EUR': ['1,412.28',
  '1,440.38',
  '1,384.18',
  '1,426.40',
  '1,398.16',
  '1.085'],
 '일본 JPY (': ['100엔)',
  '901.22',
  '916.99',
  '885.45',
  '910.05',
  '892.39',
  '0.693'],
 '중국 CNY': ['179.36', '188.32', '170.40', '181.15', '177.57', '0.138'],
 '홍콩 HKD': ['166.39', '169.66', '163.12', '168.05', '164.73', '0.128'],
 '대만 TWD': ['41.69', '47.15', '37.53', 'N/A', 'N/A', '0.032'],
 '영국 GBP': ['1,653.75',
  '1,686.32',
  '1,621.18',
  '1,670.28',
  '1,637.22',
  '1.271'],
 '오만 OMR': ['3,380.35', '3,616.97', '3,143.73', 'N/A', 'N/A', '2.598'],
 '캐나다 CAD': ['979.75', '999.05', '960.45', '989.54', '969.96', '0.753'],
 '스위스 CHF': ['1,448.66',
  '1,477.19',
  '1,420.13',
  '1,463.14',
  '1,434.18',
  '1.113'],
 '스웨덴 SEK': ['118.82', '121.73', '115.91', '120.00', '117.64', '0.091'],
 '호주 AUD': ['867.58', '884.67', '850.49', '876.25', '858.91', '0.667'],
 '뉴질랜드 NZD': ['805.24', '821.10', '789.38', '813.29', '797.19', '0.619'],
 '체코 CZK': ['59.44', '64.49', '54.10', '60.09', '58.79', '0.046'],
 '칠레 CLP': ['1.63', '1.79', '1.47', 'N/A', 'N/A', '0.001'],
 '튀르키예 TRY': ['50.05', 'N/A', 'N/A', '50.60', '49.50', '0.039'],
 '몽골 MNT': ['0.38', 'N/A', 'N/A', 'N/A', 'N/A', '0.000'],
 '이스라엘 ILS': ['351.78', '386.95', '323.64', 'N/A', 'N/A', '0.270'],
 '덴마크 DKK': ['189.60', '194.24', '184.96', '191.49', '187.71', '0.146'],
 '노르웨이 NOK': ['121.95', '124.93', '118.97', '123.16', '120.74', '0.094'],
 '사우디아라비아 SAR': ['346.96', '368.81', '323.02', '350.42', '343.50', '0.267'],
 '쿠웨이트 KWD': ['4,234.95',
  '4,510.22',
  '3,896.16',
  '4,277.29',
  '4,192.61',
  '3.254'],
 '바레인 BHD': ['3,452.08',
  '3,673.01',
  '3,175.92',
  '3,486.60',
  '3,417.56',
  '2.653'],
 '아랍에미리트 AED': ['354.33', '373.81', '329.89', '357.87', '350.79', '0.272'],
 '요르단 JOD': ['1,834.64', '1,997.92', '1,687.87', 'N/A', 'N/A', '1.410'],
 '이집트 EGP': ['42.12', 'N/A', 'N/A', 'N/A', 'N/A', '0.032'],
 '태국 THB': ['37.13', '38.98', '34.91', '37.50', '36.76', '0.029'],
 '싱가포르 SGD': ['962.15', '981.29', '943.01', '971.77', '952.53', '0.739'],
 '말레이시아 MYR': ['278.97', '299.61', '258.33', 'N/A', '276.19', '0.214'],
 '인도네시아 IDR': ['100', '8.66', '9.52', '7.80', '8.74', '8.58', '0.007'],
 '카타르 QAR': ['357.12', 'N/A', 'N/A', 'N/A', 'N/A', '0.274'],
 '카자흐스탄 KZT': ['2.92', 'N/A', 'N/A', 'N/A', 'N/A', '0.002'],
 '브루나이 BND': ['962.15', '1,000.63', '904.43', 'N/A', 'N/A', '0.739'],
 '인도 INR': ['15.81', 'N/A', 'N/A', 'N/A', 'N/A', '0.012'],
 '파키스탄 PKR': ['4.69', 'N/A', 'N/A', 'N/A', 'N/A', '0.004'],
 '방글라데시 BDT': ['12.00', 'N/A', 'N/A', 'N/A', 'N/A', '0.009'],
 '필리핀 PHP': ['23.42', '25.76', '21.50', '23.65', '23.19', '0.018'],
 '멕시코 MXN': ['76.54', '84.57', '68.51', '77.30', '75.78', '0.059'],
 '브라질 BRL': ['268.40', '295.77', '241.56', 'N/A', '265.18', '0.206'],
 '베트남 VND': ['100', '5.48', '6.12', '4.84', '5.53', '5.43', '0.004'],
 '남아프리카 공화국 ZAR': ['69.33', '74.87', '63.79', '70.16', '68.50', '0.053'],
 '러시아 RUB': ['14.34', '15.70', '11.84', '14.84', '13.84', '0.011'],
 '헝가리 HUF': ['3.70', '4.04', '3.41', '3.74', '3.66', '0.003'],
 '폴란드 PLN': ['316.35', '341.65', '291.05', '319.82', '312.88', '0.243'],
 '스리랑카 LKR': ['4.24', 'N/A', 'N/A', 'N/A', 'N/A', '0.003'],
 '알제리 DZD': ['9.57', 'N/A', 'N/A', 'N/A', 'N/A', '0.007'],
 '케냐 KES': ['9.24', 'N/A', 'N/A', 'N/A', 'N/A', '0.007'],
 '콜롬비아 COP': ['0.32', 'N/A', 'N/A', 'N/A', 'N/A', '0.000'],
 '탄자니아 TZS': ['0.54', 'N/A', 'N/A', 'N/A', 'N/A', '0.000'],
 '네팔 NPR': ['9.89', 'N/A', 'N/A', 'N/A', 'N/A', '0.008'],
 '루마니아 RON': ['285.29', 'N/A', 'N/A', 'N/A', 'N/A', '0.219'],
 '리비아 LYD': ['270.20', 'N/A', 'N/A', '272.90', '267.50', '0.208'],
 '마카오 MOP': ['161.16', 'N/A', 'N/A', 'N/A', 'N/A', '0.124'],
 '미얀마 MMK': ['0.62', 'N/A', 'N/A', 'N/A', 'N/A', '0.001'],
 '에티오피아 ETB': ['23.65', 'N/A', 'N/A', 'N/A', 'N/A', '0.018'],
 '우즈베키스탄 UZS': ['0.11', 'N/A', 'N/A', 'N/A', 'N/A', '0.000'],
 '캄보디아 KHR': ['0.32', 'N/A', 'N/A', 'N/A', 'N/A', '0.000'],
 '피지 FJD': ['584.91', 'N/A', 'N/A', 'N/A', 'N/A', '0.449']}

# 일본 (100엔) 데이터,
# 인도네시다 IDR 100 데이터 
# 베트남 VND 100 때문에 오류 발생
pd.DataFrame(currency_dict)

(시행착오 2)일본, 인도네시아, 베트남 통화명 오류 처리

# 확장성을 위하여 함수로 만들었습니다. (유지보수에 용이)
def clean_currency_title(text):
    cleaned_text = text.replace(r'(100엔)', '')              # 일본 엔화
    cleaned_text = cleaned_text.replace(r'IDR 100', 'IDR')   # 인도네시아
    cleaned_text = cleaned_text.replace(r'VND 100', 'VND')   # 베트남
    cleaned_text = cleaned_text.replace(r',', '')            # 통화 1,000 단위 콤마 제거
    return cleaned_text

# 환율 딕셔너리 생성
currency_dict = dict()

for tr in currency_body.find_elements(By.TAG_NAME, 'tr'):
    # 나라별 환율 정보 행, (100엔) 제거 처리, IDR 100 -> IDR 로 변경 처리
    row = clean_currency_title(tr.text)
    # 구분 인덱스
    idx = find_number(row)
    # 분할
    name = row[:idx].strip()
    data = row[idx:]
    # 정보 업데이트
    currency_dict[name] = data.split()
#     print(name, len(data.split()))

currency_dict

{'미국 USD': ['1301.40', '1324.17', '1278.63', '1314.10', '1288.70', '1.000'],
 '유럽연합 EUR': ['1412.28', '1440.38', '1384.18', '1426.40', '1398.16', '1.085'],
 '일본 JPY': ['901.22', '916.99', '885.45', '910.05', '892.39', '0.693'],
 '중국 CNY': ['179.36', '188.32', '170.40', '181.15', '177.57', '0.138'],
 '홍콩 HKD': ['166.39', '169.66', '163.12', '168.05', '164.73', '0.128'],
 '대만 TWD': ['41.69', '47.15', '37.53', 'N/A', 'N/A', '0.032'],
 '영국 GBP': ['1653.75', '1686.32', '1621.18', '1670.28', '1637.22', '1.271'],
 '오만 OMR': ['3380.35', '3616.97', '3143.73', 'N/A', 'N/A', '2.598'],
 '캐나다 CAD': ['979.75', '999.05', '960.45', '989.54', '969.96', '0.753'],
 '스위스 CHF': ['1448.66', '1477.19', '1420.13', '1463.14', '1434.18', '1.113'],
 '스웨덴 SEK': ['118.82', '121.73', '115.91', '120.00', '117.64', '0.091'],
 '호주 AUD': ['867.58', '884.67', '850.49', '876.25', '858.91', '0.667'],
 '뉴질랜드 NZD': ['805.24', '821.10', '789.38', '813.29', '797.19', '0.619'],
 '체코 CZK': ['59.44', '64.49', '54.10', '60.09', '58.79', '0.046'],
 '칠레 CLP': ['1.63', '1.79', '1.47', 'N/A', 'N/A', '0.001'],
 '튀르키예 TRY': ['50.05', 'N/A', 'N/A', '50.60', '49.50', '0.039'],
 '몽골 MNT': ['0.38', 'N/A', 'N/A', 'N/A', 'N/A', '0.000'],
 '이스라엘 ILS': ['351.78', '386.95', '323.64', 'N/A', 'N/A', '0.270'],
 '덴마크 DKK': ['189.60', '194.24', '184.96', '191.49', '187.71', '0.146'],
 '노르웨이 NOK': ['121.95', '124.93', '118.97', '123.16', '120.74', '0.094'],
 '사우디아라비아 SAR': ['346.96', '368.81', '323.02', '350.42', '343.50', '0.267'],
 '쿠웨이트 KWD': ['4234.95', '4510.22', '3896.16', '4277.29', '4192.61', '3.254'],
 '바레인 BHD': ['3452.08', '3673.01', '3175.92', '3486.60', '3417.56', '2.653'],
 '아랍에미리트 AED': ['354.33', '373.81', '329.89', '357.87', '350.79', '0.272'],
 '요르단 JOD': ['1834.64', '1997.92', '1687.87', 'N/A', 'N/A', '1.410'],
 '이집트 EGP': ['42.12', 'N/A', 'N/A', 'N/A', 'N/A', '0.032'],
 '태국 THB': ['37.13', '38.98', '34.91', '37.50', '36.76', '0.029'],
 '싱가포르 SGD': ['962.15', '981.29', '943.01', '971.77', '952.53', '0.739'],
 '말레이시아 MYR': ['278.97', '299.61', '258.33', 'N/A', '276.19', '0.214'],
 '인도네시아 IDR': ['8.66', '9.52', '7.80', '8.74', '8.58', '0.007'],
 '카타르 QAR': ['357.12', 'N/A', 'N/A', 'N/A', 'N/A', '0.274'],
 '카자흐스탄 KZT': ['2.92', 'N/A', 'N/A', 'N/A', 'N/A', '0.002'],
 '브루나이 BND': ['962.15', '1000.63', '904.43', 'N/A', 'N/A', '0.739'],
 '인도 INR': ['15.81', 'N/A', 'N/A', 'N/A', 'N/A', '0.012'],
 '파키스탄 PKR': ['4.69', 'N/A', 'N/A', 'N/A', 'N/A', '0.004'],
 '방글라데시 BDT': ['12.00', 'N/A', 'N/A', 'N/A', 'N/A', '0.009'],
 '필리핀 PHP': ['23.42', '25.76', '21.50', '23.65', '23.19', '0.018'],
 '멕시코 MXN': ['76.54', '84.57', '68.51', '77.30', '75.78', '0.059'],
 '브라질 BRL': ['268.40', '295.77', '241.56', 'N/A', '265.18', '0.206'],
 '베트남 VND': ['5.48', '6.12', '4.84', '5.53', '5.43', '0.004'],
 '남아프리카 공화국 ZAR': ['69.33', '74.87', '63.79', '70.16', '68.50', '0.053'],
 '러시아 RUB': ['14.34', '15.70', '11.84', '14.84', '13.84', '0.011'],
 '헝가리 HUF': ['3.70', '4.04', '3.41', '3.74', '3.66', '0.003'],
 '폴란드 PLN': ['316.35', '341.65', '291.05', '319.82', '312.88', '0.243'],
 '스리랑카 LKR': ['4.24', 'N/A', 'N/A', 'N/A', 'N/A', '0.003'],
 '알제리 DZD': ['9.57', 'N/A', 'N/A', 'N/A', 'N/A', '0.007'],
 '케냐 KES': ['9.24', 'N/A', 'N/A', 'N/A', 'N/A', '0.007'],
 '콜롬비아 COP': ['0.32', 'N/A', 'N/A', 'N/A', 'N/A', '0.000'],
 '탄자니아 TZS': ['0.54', 'N/A', 'N/A', 'N/A', 'N/A', '0.000'],
 '네팔 NPR': ['9.89', 'N/A', 'N/A', 'N/A', 'N/A', '0.008'],
 '루마니아 RON': ['285.29', 'N/A', 'N/A', 'N/A', 'N/A', '0.219'],
 '리비아 LYD': ['270.20', 'N/A', 'N/A', '272.90', '267.50', '0.208'],
 '마카오 MOP': ['161.16', 'N/A', 'N/A', 'N/A', 'N/A', '0.124'],
 '미얀마 MMK': ['0.62', 'N/A', 'N/A', 'N/A', 'N/A', '0.001'],
 '에티오피아 ETB': ['23.65', 'N/A', 'N/A', 'N/A', 'N/A', '0.018'],
 '우즈베키스탄 UZS': ['0.11', 'N/A', 'N/A', 'N/A', 'N/A', '0.000'],
 '캄보디아 KHR': ['0.32', 'N/A', 'N/A', 'N/A', 'N/A', '0.000'],
 '피지 FJD': ['584.91', 'N/A', 'N/A', 'N/A', 'N/A', '0.449']}

데이터 프레임 생성

df = pd.DataFrame(currency_dict).T.reset_index()
df.columns = ['통화명', '환율', '현찰_buy', '현찰_sell', '송금_send', '송금_receive', '미화환산율']
df

	통화명	환율	현찰_buy	현찰_sell	송금_send	송금_receive	미화환산율
0	미국 USD	1301.40	1324.17	1278.63	1314.10	1288.70	1.000
1	유럽연합 EUR	1412.28	1440.38	1384.18	1426.40	1398.16	1.085
2	일본 JPY	901.22	916.99	885.45	910.05	892.39	0.693
3	중국 CNY	179.36	188.32	170.40	181.15	177.57	0.138
4	홍콩 HKD	166.39	169.66	163.12	168.05	164.73	0.128
5	대만 TWD	41.69	47.15	37.53	N/A	N/A	0.032
6	영국 GBP	1653.75	1686.32	1621.18	1670.28	1637.22	1.271
7	오만 OMR	3380.35	3616.97	3143.73	N/A	N/A	2.598
8	캐나다 CAD	979.75	999.05	960.45	989.54	969.96	0.753
9	스위스 CHF	1448.66	1477.19	1420.13	1463.14	1434.18	1.113
10	스웨덴 SEK	118.82	121.73	115.91	120.00	117.64	0.091
11	호주 AUD	867.58	884.67	850.49	876.25	858.91	0.667
12	뉴질랜드 NZD	805.24	821.10	789.38	813.29	797.19	0.619
13	체코 CZK	59.44	64.49	54.10	60.09	58.79	0.046
14	칠레 CLP	1.63	1.79	1.47	N/A	N/A	0.001
15	튀르키예 TRY	50.05	N/A	N/A	50.60	49.50	0.039
16	몽골 MNT	0.38	N/A	N/A	N/A	N/A	0.000
17	이스라엘 ILS	351.78	386.95	323.64	N/A	N/A	0.270
18	덴마크 DKK	189.60	194.24	184.96	191.49	187.71	0.146
19	노르웨이 NOK	121.95	124.93	118.97	123.16	120.74	0.094
20	사우디아라비아 SAR	346.96	368.81	323.02	350.42	343.50	0.267
21	쿠웨이트 KWD	4234.95	4510.22	3896.16	4277.29	4192.61	3.254
22	바레인 BHD	3452.08	3673.01	3175.92	3486.60	3417.56	2.653
23	아랍에미리트 AED	354.33	373.81	329.89	357.87	350.79	0.272
24	요르단 JOD	1834.64	1997.92	1687.87	N/A	N/A	1.410
25	이집트 EGP	42.12	N/A	N/A	N/A	N/A	0.032
26	태국 THB	37.13	38.98	34.91	37.50	36.76	0.029
27	싱가포르 SGD	962.15	981.29	943.01	971.77	952.53	0.739
28	말레이시아 MYR	278.97	299.61	258.33	N/A	276.19	0.214
29	인도네시아 IDR	8.66	9.52	7.80	8.74	8.58	0.007
30	카타르 QAR	357.12	N/A	N/A	N/A	N/A	0.274
31	카자흐스탄 KZT	2.92	N/A	N/A	N/A	N/A	0.002
32	브루나이 BND	962.15	1000.63	904.43	N/A	N/A	0.739
33	인도 INR	15.81	N/A	N/A	N/A	N/A	0.012
34	파키스탄 PKR	4.69	N/A	N/A	N/A	N/A	0.004
35	방글라데시 BDT	12.00	N/A	N/A	N/A	N/A	0.009
36	필리핀 PHP	23.42	25.76	21.50	23.65	23.19	0.018
37	멕시코 MXN	76.54	84.57	68.51	77.30	75.78	0.059
38	브라질 BRL	268.40	295.77	241.56	N/A	265.18	0.206
39	베트남 VND	5.48	6.12	4.84	5.53	5.43	0.004
40	남아프리카 공화국 ZAR	69.33	74.87	63.79	70.16	68.50	0.053
41	러시아 RUB	14.34	15.70	11.84	14.84	13.84	0.011
42	헝가리 HUF	3.70	4.04	3.41	3.74	3.66	0.003
43	폴란드 PLN	316.35	341.65	291.05	319.82	312.88	0.243
44	스리랑카 LKR	4.24	N/A	N/A	N/A	N/A	0.003
45	알제리 DZD	9.57	N/A	N/A	N/A	N/A	0.007
46	케냐 KES	9.24	N/A	N/A	N/A	N/A	0.007
47	콜롬비아 COP	0.32	N/A	N/A	N/A	N/A	0.000
48	탄자니아 TZS	0.54	N/A	N/A	N/A	N/A	0.000
49	네팔 NPR	9.89	N/A	N/A	N/A	N/A	0.008
50	루마니아 RON	285.29	N/A	N/A	N/A	N/A	0.219
51	리비아 LYD	270.20	N/A	N/A	272.90	267.50	0.208
52	마카오 MOP	161.16	N/A	N/A	N/A	N/A	0.124
53	미얀마 MMK	0.62	N/A	N/A	N/A	N/A	0.001
54	에티오피아 ETB	23.65	N/A	N/A	N/A	N/A	0.018
55	우즈베키스탄 UZS	0.11	N/A	N/A	N/A	N/A	0.000
56	캄보디아 KHR	0.32	N/A	N/A	N/A	N/A	0.000
57	피지 FJD	584.91	N/A	N/A	N/A	N/A	0.449

데이터 타입 변환

df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 58 entries, 0 to 57
Data columns (total 7 columns):
 #   Column      Non-Null Count  Dtype 
---  ------      --------------  ----- 
 0   통화명         58 non-null     object
 1   환율          58 non-null     object
 2   현찰_buy      58 non-null     object
 3   현찰_sell     58 non-null     object
 4   송금_send     58 non-null     object
 5   송금_receive  58 non-null     object
 6   미화환산율       58 non-null     object
dtypes: object(7)
memory usage: 3.3+ KB

# 환율 정보를 object -> float 로 변경
df['환율'] = pd.to_numeric(df['환율'], errors='coerce')

df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 58 entries, 0 to 57
Data columns (total 7 columns):
 #   Column      Non-Null Count  Dtype  
---  ------      --------------  -----  
 0   통화명         58 non-null     object 
 1   환율          58 non-null     float64
 2   현찰_buy      58 non-null     object 
 3   현찰_sell     58 non-null     object 
 4   송금_send     58 non-null     object 
 5   송금_receive  58 non-null     object 
 6   미화환산율       58 non-null     object 
dtypes: float64(1), object(6)
memory usage: 3.3+ KB

for col in df.loc[:, '환율':].columns:
    # 숫자는 숫자로 변환, 나머지는 결측치로 치환
    df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors='coerce')

df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 58 entries, 0 to 57
Data columns (total 7 columns):
 #   Column      Non-Null Count  Dtype  
---  ------      --------------  -----  
 0   통화명         58 non-null     object 
 1   환율          58 non-null     float64
 2   현찰_buy      36 non-null     float64
 3   현찰_sell     36 non-null     float64
 4   송금_send     30 non-null     float64
 5   송금_receive  32 non-null     float64
 6   미화환산율       58 non-null     float64
dtypes: float64(6), object(1)
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전처리가 끝난 데이터프레임을 출력합니다.

df

	통화명	환율	현찰_buy	현찰_sell	송금_send	송금_receive	미화환산율
0	미국 USD	1301.40	1324.17	1278.63	1314.10	1288.70	1.000
1	유럽연합 EUR	1412.28	1440.38	1384.18	1426.40	1398.16	1.085
2	일본 JPY	901.22	916.99	885.45	910.05	892.39	0.693
3	중국 CNY	179.36	188.32	170.40	181.15	177.57	0.138
4	홍콩 HKD	166.39	169.66	163.12	168.05	164.73	0.128
5	대만 TWD	41.69	47.15	37.53	NaN	NaN	0.032
6	영국 GBP	1653.75	1686.32	1621.18	1670.28	1637.22	1.271
7	오만 OMR	3380.35	3616.97	3143.73	NaN	NaN	2.598
8	캐나다 CAD	979.75	999.05	960.45	989.54	969.96	0.753
9	스위스 CHF	1448.66	1477.19	1420.13	1463.14	1434.18	1.113
10	스웨덴 SEK	118.82	121.73	115.91	120.00	117.64	0.091
11	호주 AUD	867.58	884.67	850.49	876.25	858.91	0.667
12	뉴질랜드 NZD	805.24	821.10	789.38	813.29	797.19	0.619
13	체코 CZK	59.44	64.49	54.10	60.09	58.79	0.046
14	칠레 CLP	1.63	1.79	1.47	NaN	NaN	0.001
15	튀르키예 TRY	50.05	NaN	NaN	50.60	49.50	0.039
16	몽골 MNT	0.38	NaN	NaN	NaN	NaN	0.000
17	이스라엘 ILS	351.78	386.95	323.64	NaN	NaN	0.270
18	덴마크 DKK	189.60	194.24	184.96	191.49	187.71	0.146
19	노르웨이 NOK	121.95	124.93	118.97	123.16	120.74	0.094
20	사우디아라비아 SAR	346.96	368.81	323.02	350.42	343.50	0.267
21	쿠웨이트 KWD	4234.95	4510.22	3896.16	4277.29	4192.61	3.254
22	바레인 BHD	3452.08	3673.01	3175.92	3486.60	3417.56	2.653
23	아랍에미리트 AED	354.33	373.81	329.89	357.87	350.79	0.272
24	요르단 JOD	1834.64	1997.92	1687.87	NaN	NaN	1.410
25	이집트 EGP	42.12	NaN	NaN	NaN	NaN	0.032
26	태국 THB	37.13	38.98	34.91	37.50	36.76	0.029
27	싱가포르 SGD	962.15	981.29	943.01	971.77	952.53	0.739
28	말레이시아 MYR	278.97	299.61	258.33	NaN	276.19	0.214
29	인도네시아 IDR	8.66	9.52	7.80	8.74	8.58	0.007
30	카타르 QAR	357.12	NaN	NaN	NaN	NaN	0.274
31	카자흐스탄 KZT	2.92	NaN	NaN	NaN	NaN	0.002
32	브루나이 BND	962.15	1000.63	904.43	NaN	NaN	0.739
33	인도 INR	15.81	NaN	NaN	NaN	NaN	0.012
34	파키스탄 PKR	4.69	NaN	NaN	NaN	NaN	0.004
35	방글라데시 BDT	12.00	NaN	NaN	NaN	NaN	0.009
36	필리핀 PHP	23.42	25.76	21.50	23.65	23.19	0.018
37	멕시코 MXN	76.54	84.57	68.51	77.30	75.78	0.059
38	브라질 BRL	268.40	295.77	241.56	NaN	265.18	0.206
39	베트남 VND	5.48	6.12	4.84	5.53	5.43	0.004
40	남아프리카 공화국 ZAR	69.33	74.87	63.79	70.16	68.50	0.053
41	러시아 RUB	14.34	15.70	11.84	14.84	13.84	0.011
42	헝가리 HUF	3.70	4.04	3.41	3.74	3.66	0.003
43	폴란드 PLN	316.35	341.65	291.05	319.82	312.88	0.243
44	스리랑카 LKR	4.24	NaN	NaN	NaN	NaN	0.003
45	알제리 DZD	9.57	NaN	NaN	NaN	NaN	0.007
46	케냐 KES	9.24	NaN	NaN	NaN	NaN	0.007
47	콜롬비아 COP	0.32	NaN	NaN	NaN	NaN	0.000
48	탄자니아 TZS	0.54	NaN	NaN	NaN	NaN	0.000
49	네팔 NPR	9.89	NaN	NaN	NaN	NaN	0.008
50	루마니아 RON	285.29	NaN	NaN	NaN	NaN	0.219
51	리비아 LYD	270.20	NaN	NaN	272.90	267.50	0.208
52	마카오 MOP	161.16	NaN	NaN	NaN	NaN	0.124
53	미얀마 MMK	0.62	NaN	NaN	NaN	NaN	0.001
54	에티오피아 ETB	23.65	NaN	NaN	NaN	NaN	0.018
55	우즈베키스탄 UZS	0.11	NaN	NaN	NaN	NaN	0.000
56	캄보디아 KHR	0.32	NaN	NaN	NaN	NaN	0.000
57	피지 FJD	584.91	NaN	NaN	NaN	NaN	0.449

통화명 분리

df['통화명'].str.split()

0             [미국, USD]
1           [유럽연합, EUR]
2             [일본, JPY]
3             [중국, CNY]
4             [홍콩, HKD]
5             [대만, TWD]
6             [영국, GBP]
7             [오만, OMR]
8            [캐나다, CAD]
9            [스위스, CHF]
10           [스웨덴, SEK]
11            [호주, AUD]
12          [뉴질랜드, NZD]
13            [체코, CZK]
14            [칠레, CLP]
15          [튀르키예, TRY]
16            [몽골, MNT]
17          [이스라엘, ILS]
18           [덴마크, DKK]
19          [노르웨이, NOK]
20       [사우디아라비아, SAR]
21          [쿠웨이트, KWD]
22           [바레인, BHD]
23        [아랍에미리트, AED]
24           [요르단, JOD]
25           [이집트, EGP]
26            [태국, THB]
27          [싱가포르, SGD]
28         [말레이시아, MYR]
29         [인도네시아, IDR]
30           [카타르, QAR]
31         [카자흐스탄, KZT]
32          [브루나이, BND]
33            [인도, INR]
34          [파키스탄, PKR]
35         [방글라데시, BDT]
36           [필리핀, PHP]
37           [멕시코, MXN]
38           [브라질, BRL]
39           [베트남, VND]
40    [남아프리카, 공화국, ZAR]
41           [러시아, RUB]
42           [헝가리, HUF]
43           [폴란드, PLN]
44          [스리랑카, LKR]
45           [알제리, DZD]
46            [케냐, KES]
47          [콜롬비아, COP]
48          [탄자니아, TZS]
49            [네팔, NPR]
50          [루마니아, RON]
51           [리비아, LYD]
52           [마카오, MOP]
53           [미얀마, MMK]
54         [에티오피아, ETB]
55        [우즈베키스탄, UZS]
56          [캄보디아, KHR]
57            [피지, FJD]
Name: 통화명, dtype: object

# 통화명에 공백을 기준으로 분리 후,
# 가장 마지막 단어는 통화단위
# 마지막을 제외한 나머지 단어는 통화명
def split_title(title):
    # 통화 단위
    unit = title.split()[-1]
    name = title.split()[:-1]
    name = ' '.join(name)
    return name, unit

df['통화명'].apply(split_title)

0            (미국, USD)
1          (유럽연합, EUR)
2            (일본, JPY)
3            (중국, CNY)
4            (홍콩, HKD)
5            (대만, TWD)
6            (영국, GBP)
7            (오만, OMR)
8           (캐나다, CAD)
9           (스위스, CHF)
10          (스웨덴, SEK)
11           (호주, AUD)
12         (뉴질랜드, NZD)
13           (체코, CZK)
14           (칠레, CLP)
15         (튀르키예, TRY)
16           (몽골, MNT)
17         (이스라엘, ILS)
18          (덴마크, DKK)
19         (노르웨이, NOK)
20      (사우디아라비아, SAR)
21         (쿠웨이트, KWD)
22          (바레인, BHD)
23       (아랍에미리트, AED)
24          (요르단, JOD)
25          (이집트, EGP)
26           (태국, THB)
27         (싱가포르, SGD)
28        (말레이시아, MYR)
29        (인도네시아, IDR)
30          (카타르, QAR)
31        (카자흐스탄, KZT)
32         (브루나이, BND)
33           (인도, INR)
34         (파키스탄, PKR)
35        (방글라데시, BDT)
36          (필리핀, PHP)
37          (멕시코, MXN)
38          (브라질, BRL)
39          (베트남, VND)
40    (남아프리카 공화국, ZAR)
41          (러시아, RUB)
42          (헝가리, HUF)
43          (폴란드, PLN)
44         (스리랑카, LKR)
45          (알제리, DZD)
46           (케냐, KES)
47         (콜롬비아, COP)
48         (탄자니아, TZS)
49           (네팔, NPR)
50         (루마니아, RON)
51          (리비아, LYD)
52          (마카오, MOP)
53          (미얀마, MMK)
54        (에티오피아, ETB)
55       (우즈베키스탄, UZS)
56         (캄보디아, KHR)
57           (피지, FJD)
Name: 통화명, dtype: object

# 통화, 단위로 컬럼 분리
df.insert(1, '통화', df['통화명'].apply(split_title).str[0])
df.insert(2, '단위', df['통화명'].apply(split_title).str[1])
df

	통화명	통화	단위	환율	현찰_buy	현찰_sell	송금_send	송금_receive	미화환산율
0	미국 USD	미국	USD	1301.40	1324.17	1278.63	1314.10	1288.70	1.000
1	유럽연합 EUR	유럽연합	EUR	1412.28	1440.38	1384.18	1426.40	1398.16	1.085
2	일본 JPY	일본	JPY	901.22	916.99	885.45	910.05	892.39	0.693
3	중국 CNY	중국	CNY	179.36	188.32	170.40	181.15	177.57	0.138
4	홍콩 HKD	홍콩	HKD	166.39	169.66	163.12	168.05	164.73	0.128
5	대만 TWD	대만	TWD	41.69	47.15	37.53	NaN	NaN	0.032
6	영국 GBP	영국	GBP	1653.75	1686.32	1621.18	1670.28	1637.22	1.271
7	오만 OMR	오만	OMR	3380.35	3616.97	3143.73	NaN	NaN	2.598
8	캐나다 CAD	캐나다	CAD	979.75	999.05	960.45	989.54	969.96	0.753
9	스위스 CHF	스위스	CHF	1448.66	1477.19	1420.13	1463.14	1434.18	1.113
10	스웨덴 SEK	스웨덴	SEK	118.82	121.73	115.91	120.00	117.64	0.091
11	호주 AUD	호주	AUD	867.58	884.67	850.49	876.25	858.91	0.667
12	뉴질랜드 NZD	뉴질랜드	NZD	805.24	821.10	789.38	813.29	797.19	0.619
13	체코 CZK	체코	CZK	59.44	64.49	54.10	60.09	58.79	0.046
14	칠레 CLP	칠레	CLP	1.63	1.79	1.47	NaN	NaN	0.001
15	튀르키예 TRY	튀르키예	TRY	50.05	NaN	NaN	50.60	49.50	0.039
16	몽골 MNT	몽골	MNT	0.38	NaN	NaN	NaN	NaN	0.000
17	이스라엘 ILS	이스라엘	ILS	351.78	386.95	323.64	NaN	NaN	0.270
18	덴마크 DKK	덴마크	DKK	189.60	194.24	184.96	191.49	187.71	0.146
19	노르웨이 NOK	노르웨이	NOK	121.95	124.93	118.97	123.16	120.74	0.094
20	사우디아라비아 SAR	사우디아라비아	SAR	346.96	368.81	323.02	350.42	343.50	0.267
21	쿠웨이트 KWD	쿠웨이트	KWD	4234.95	4510.22	3896.16	4277.29	4192.61	3.254
22	바레인 BHD	바레인	BHD	3452.08	3673.01	3175.92	3486.60	3417.56	2.653
23	아랍에미리트 AED	아랍에미리트	AED	354.33	373.81	329.89	357.87	350.79	0.272
24	요르단 JOD	요르단	JOD	1834.64	1997.92	1687.87	NaN	NaN	1.410
25	이집트 EGP	이집트	EGP	42.12	NaN	NaN	NaN	NaN	0.032
26	태국 THB	태국	THB	37.13	38.98	34.91	37.50	36.76	0.029
27	싱가포르 SGD	싱가포르	SGD	962.15	981.29	943.01	971.77	952.53	0.739
28	말레이시아 MYR	말레이시아	MYR	278.97	299.61	258.33	NaN	276.19	0.214
29	인도네시아 IDR	인도네시아	IDR	8.66	9.52	7.80	8.74	8.58	0.007
30	카타르 QAR	카타르	QAR	357.12	NaN	NaN	NaN	NaN	0.274
31	카자흐스탄 KZT	카자흐스탄	KZT	2.92	NaN	NaN	NaN	NaN	0.002
32	브루나이 BND	브루나이	BND	962.15	1000.63	904.43	NaN	NaN	0.739
33	인도 INR	인도	INR	15.81	NaN	NaN	NaN	NaN	0.012
34	파키스탄 PKR	파키스탄	PKR	4.69	NaN	NaN	NaN	NaN	0.004
35	방글라데시 BDT	방글라데시	BDT	12.00	NaN	NaN	NaN	NaN	0.009
36	필리핀 PHP	필리핀	PHP	23.42	25.76	21.50	23.65	23.19	0.018
37	멕시코 MXN	멕시코	MXN	76.54	84.57	68.51	77.30	75.78	0.059
38	브라질 BRL	브라질	BRL	268.40	295.77	241.56	NaN	265.18	0.206
39	베트남 VND	베트남	VND	5.48	6.12	4.84	5.53	5.43	0.004
40	남아프리카 공화국 ZAR	남아프리카 공화국	ZAR	69.33	74.87	63.79	70.16	68.50	0.053
41	러시아 RUB	러시아	RUB	14.34	15.70	11.84	14.84	13.84	0.011
42	헝가리 HUF	헝가리	HUF	3.70	4.04	3.41	3.74	3.66	0.003
43	폴란드 PLN	폴란드	PLN	316.35	341.65	291.05	319.82	312.88	0.243
44	스리랑카 LKR	스리랑카	LKR	4.24	NaN	NaN	NaN	NaN	0.003
45	알제리 DZD	알제리	DZD	9.57	NaN	NaN	NaN	NaN	0.007
46	케냐 KES	케냐	KES	9.24	NaN	NaN	NaN	NaN	0.007
47	콜롬비아 COP	콜롬비아	COP	0.32	NaN	NaN	NaN	NaN	0.000
48	탄자니아 TZS	탄자니아	TZS	0.54	NaN	NaN	NaN	NaN	0.000
49	네팔 NPR	네팔	NPR	9.89	NaN	NaN	NaN	NaN	0.008
50	루마니아 RON	루마니아	RON	285.29	NaN	NaN	NaN	NaN	0.219
51	리비아 LYD	리비아	LYD	270.20	NaN	NaN	272.90	267.50	0.208
52	마카오 MOP	마카오	MOP	161.16	NaN	NaN	NaN	NaN	0.124
53	미얀마 MMK	미얀마	MMK	0.62	NaN	NaN	NaN	NaN	0.001
54	에티오피아 ETB	에티오피아	ETB	23.65	NaN	NaN	NaN	NaN	0.018
55	우즈베키스탄 UZS	우즈베키스탄	UZS	0.11	NaN	NaN	NaN	NaN	0.000
56	캄보디아 KHR	캄보디아	KHR	0.32	NaN	NaN	NaN	NaN	0.000
57	피지 FJD	피지	FJD	584.91	NaN	NaN	NaN	NaN	0.449

최종업데이트 시간정보 조회

# main 화면으로 돌아갑니다.
driver.switch_to.default_content()

# 최근 업데이트 정보를 받아옵니다.
last_update = driver.find_element(By.XPATH, '//*[@id="section_ex1"]/div/span[1]').text
last_update

'2023.07.06 11:15'

# Timestamp 로 변환
update_time = pd.Timestamp(last_update)
update_time

Timestamp('2023-07-06 11:15:00')

# 업데이트 시간 출력
update_time.strftime('%Y년 %m월 %d일 %H시 %M분')

'2023년 07월 06일 11시 15분'

파일로 저장

timestring = update_time.strftime('%Y-%m-%d %H-%M-%S')
filename = f'{timestring}-Naver-환율.csv'
print(f'파일명: {filename}')

파일명: 2023-07-06 11-15-00-Naver-환율.csv

# CSV 로 저장
df.to_csv(filename, index=False)

Class 인스턴스

import pandas as pd
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.chrome.service import Service as ChromeService
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
import re

class NaverCurrency():
    def __init__(self):
        # 크롤링 드라이버 생성
        driver = self.create_driver()
        
        # NAVER 환율 조회 페이지 URL
        url = 'https://finance.naver.com/marketindex/?tabSel=exchange#tab_section'
        
        # 필요 정보 조회
        self.crawl(driver, url)
        
        # 드라이버 종료
        driver.close()
        
        # 데이터프레임 생성
        self.create_dataframe()
        
    def crawl(self, driver, url):
        # 네이버 환율 정보 URL 접속
        driver.get(url)
        # 파일이름 저장을 위한 정보 조회(최종 업데이트 시간)
        self.create_filename(driver)
        # iframe 객체는 반드시 스위칭 후에 UI Element 접근 가능
        driver.switch_to.frame('frame_ex1')
        
        # 환율 테이블 정보 취득
        currency_body = driver.find_element(By.XPATH, '/html/body/div/table/tbody')

        # 환율 딕셔너리 생성
        currency_dict = dict()

        for tr in currency_body.find_elements(By.TAG_NAME, 'tr'):
            # 나라별 환율 정보 행, (100엔) 제거 처리, IDR 100 -> IDR 로 변경 처리
            row = self.clean_currency_title(tr.text)
            # 구분 인덱스
            idx = self.find_number(row)
            # 분할
            name = row[:idx].strip()
            data = row[idx:]
            # 정보 업데이트
            currency_dict[name] = data.split()
            
        self.currency = currency_dict
            
    # 데이터프레임 생성
    def create_dataframe(self):
        df = pd.DataFrame(self.currency).T.reset_index()
        df.columns = ['통화명', '환율', '현찰_buy', '현찰_sell', '송금_send', '송금_receive', '미화환산율']
        for col in df.loc[:, '환율':].columns:
            # 숫자는 숫자로 변환, 나머지는 결측치로 치환
            df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors='coerce')

        df.insert(1, '통화', df['통화명'].apply(self.split_title).str[0])
        df.insert(2, '단위', df['통화명'].apply(self.split_title).str[1])
        self.currency_df = df
    
    # 최근 업데이트 정보 조회
    def lastupdate(self):
        return self.last_update.strftime('%Y년 %m월 %d일 %H시 %M분')
    
    def to_csv(self):
        self.currency_df.to_csv(f'{self.filename}-Naver-환율.csv', index=False)
        print(f'{self.filename}-Naver-환율.csv', '파일을 저장하였습니다.')
        
    def to_excel(self):
        self.currency_df.to_excel(f'{self.filename}-Naver-환율.xlsx', index=False)
        print(f'{self.filename}-Naver-환율.xlsx', '파일을 저장하였습니다.')
    
    def create_driver(self):
        options = webdriver.ChromeOptions()
        # 가상 브라우저 옵션
        options.add_argument("user-agent=Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.77 Safari/537.36")
        # headless 옵션은 별도의 창을 띄우지 않음
        options.add_argument("--headless=new")
        # 드라이버 생성
        driver = webdriver.Chrome(service=ChromeService(ChromeDriverManager().install()), options=options)
        return driver
    
    # 확장성을 위하여 함수로 만들었습니다. (유지보수에 용이)
    def clean_currency_title(self, text):
        cleaned_text = text.replace(r'(100엔)', '')               # 일본 엔화
        cleaned_text = cleaned_text.replace(r'IDR 100', 'IDR')   # 인도네시아
        cleaned_text = cleaned_text.replace(r'VND 100', 'VND')   # 베트남
        cleaned_text = cleaned_text.replace(r',', '')            # 통화 1,000 단위 콤마 제거
        return cleaned_text

    def find_number(self, text):
        pattern = r'\d'
        match = re.search(pattern, text)

        if match:
            # 숫자가 처음 등장하는 인덱스
            return match.start()
        else:
            # No Numbers Found
            return 0
        
    # 통화 단위 분리를 위한 함수
    def split_title(self, title):
        # 통화 단위
        unit = title.split()[-1]
        name = title.split()[:-1]
        name = ' '.join(name)
        return name, unit
    
    def create_filename(self, driver):
        # 최근 업데이트 정보를 받아옵니다.
        last_update = driver.find_element(By.XPATH, '//*[@id="section_ex1"]/div/span[1]').text
        last_update = last_update.replace('.', '-')
        last_update += ':00'
        
        # 최종 업데이트 시간정보 저장
        last_update = pd.Timestamp(last_update)
        timestring = last_update.strftime('%Y-%m-%d %H-%M-%S')
        
        self.last_update = last_update

        # 파일명 저장
        self.filename = timestring

# 크롤링 봇 생성
crawl_bot = NaverCurrency()

# 조회한 정보 출력
crawl_bot.currency_df

	통화명	통화	단위	환율	현찰_buy	현찰_sell	송금_send	송금_receive	미화환산율
0	미국 USD	미국	USD	1300.50	1323.25	1277.75	1313.20	1287.80	1.000
1	유럽연합 EUR	유럽연합	EUR	1411.30	1439.38	1383.22	1425.41	1397.19	1.085
2	일본 JPY	일본	JPY	900.97	916.73	885.21	909.79	892.15	0.693
3	중국 CNY	중국	CNY	179.25	188.21	170.29	181.04	177.46	0.138
4	홍콩 HKD	홍콩	HKD	166.28	169.55	163.01	167.94	164.62	0.128
5	대만 TWD	대만	TWD	41.66	47.11	37.50	NaN	NaN	0.032
6	영국 GBP	영국	GBP	1652.48	1685.03	1619.93	1669.00	1635.96	1.271
7	오만 OMR	오만	OMR	3378.01	3614.47	3141.55	NaN	NaN	2.598
8	캐나다 CAD	캐나다	CAD	979.11	998.39	959.83	988.90	969.32	0.753
9	스위스 CHF	스위스	CHF	1447.73	1476.25	1419.21	1462.20	1433.26	1.113
10	스웨덴 SEK	스웨덴	SEK	118.82	121.73	115.91	120.00	117.64	0.091
11	호주 AUD	호주	AUD	867.11	884.19	850.03	875.78	858.44	0.667
12	뉴질랜드 NZD	뉴질랜드	NZD	804.75	820.60	788.90	812.79	796.71	0.619
13	체코 CZK	체코	CZK	59.39	64.43	54.05	60.04	58.74	0.046
14	칠레 CLP	칠레	CLP	1.63	1.79	1.47	NaN	NaN	0.001
15	튀르키예 TRY	튀르키예	TRY	50.12	NaN	NaN	50.67	49.57	0.039
16	몽골 MNT	몽골	MNT	0.38	NaN	NaN	NaN	NaN	0.000
17	이스라엘 ILS	이스라엘	ILS	351.51	386.66	323.39	NaN	NaN	0.270
18	덴마크 DKK	덴마크	DKK	189.47	194.11	184.83	191.36	187.58	0.146
19	노르웨이 NOK	노르웨이	NOK	121.86	124.84	118.88	123.07	120.65	0.094
20	사우디아라비아 SAR	사우디아라비아	SAR	346.72	368.56	322.80	350.18	343.26	0.267
21	쿠웨이트 KWD	쿠웨이트	KWD	4232.16	4507.25	3893.59	4274.48	4189.84	3.254
22	바레인 BHD	바레인	BHD	3449.69	3670.47	3173.72	3484.18	3415.20	2.653
23	아랍에미리트 AED	아랍에미리트	AED	354.09	373.56	329.66	357.63	350.55	0.272
24	요르단 JOD	요르단	JOD	1833.37	1996.53	1686.71	NaN	NaN	1.410
25	이집트 EGP	이집트	EGP	42.09	NaN	NaN	NaN	NaN	0.032
26	태국 THB	태국	THB	37.10	38.95	34.88	37.47	36.73	0.029
27	싱가포르 SGD	싱가포르	SGD	961.59	980.72	942.46	971.20	951.98	0.739
28	말레이시아 MYR	말레이시아	MYR	278.93	299.57	258.29	NaN	276.15	0.215
29	인도네시아 IDR	인도네시아	IDR	8.66	9.52	7.80	8.74	8.58	0.007
30	카타르 QAR	카타르	QAR	356.87	NaN	NaN	NaN	NaN	0.274
31	카자흐스탄 KZT	카자흐스탄	KZT	2.92	NaN	NaN	NaN	NaN	0.002
32	브루나이 BND	브루나이	BND	961.59	1000.05	903.90	NaN	NaN	0.739
33	인도 INR	인도	INR	15.80	NaN	NaN	NaN	NaN	0.012
34	파키스탄 PKR	파키스탄	PKR	4.69	NaN	NaN	NaN	NaN	0.004
35	방글라데시 BDT	방글라데시	BDT	11.99	NaN	NaN	NaN	NaN	0.009
36	필리핀 PHP	필리핀	PHP	23.41	25.75	21.50	23.64	23.18	0.018
37	멕시코 MXN	멕시코	MXN	76.49	84.52	68.46	77.25	75.73	0.059
38	브라질 BRL	브라질	BRL	268.21	295.56	241.39	NaN	265.00	0.206
39	베트남 VND	베트남	VND	5.47	6.11	4.83	5.52	5.42	0.004
40	남아프리카 공화국 ZAR	남아프리카 공화국	ZAR	69.29	74.83	63.75	70.12	68.46	0.053
41	러시아 RUB	러시아	RUB	14.33	15.69	11.83	14.83	13.83	0.011
42	헝가리 HUF	헝가리	HUF	3.70	4.04	3.41	3.74	3.66	0.003
43	폴란드 PLN	폴란드	PLN	316.04	341.32	290.76	319.51	312.57	0.243
44	스리랑카 LKR	스리랑카	LKR	4.24	NaN	NaN	NaN	NaN	0.003
45	알제리 DZD	알제리	DZD	9.57	NaN	NaN	NaN	NaN	0.007
46	케냐 KES	케냐	KES	9.24	NaN	NaN	NaN	NaN	0.007
47	콜롬비아 COP	콜롬비아	COP	0.32	NaN	NaN	NaN	NaN	0.000
48	탄자니아 TZS	탄자니아	TZS	0.54	NaN	NaN	NaN	NaN	0.000
49	네팔 NPR	네팔	NPR	9.88	NaN	NaN	NaN	NaN	0.008
50	루마니아 RON	루마니아	RON	285.15	NaN	NaN	NaN	NaN	0.219
51	리비아 LYD	리비아	LYD	270.01	NaN	NaN	272.71	267.31	0.208
52	마카오 MOP	마카오	MOP	161.05	NaN	NaN	NaN	NaN	0.124
53	미얀마 MMK	미얀마	MMK	0.62	NaN	NaN	NaN	NaN	0.001
54	에티오피아 ETB	에티오피아	ETB	23.64	NaN	NaN	NaN	NaN	0.018
55	우즈베키스탄 UZS	우즈베키스탄	UZS	0.11	NaN	NaN	NaN	NaN	0.000
56	캄보디아 KHR	캄보디아	KHR	0.31	NaN	NaN	NaN	NaN	0.000
57	피지 FJD	피지	FJD	578.46	NaN	NaN	NaN	NaN	0.445

# 최종 업데이트 시간 확인
crawl_bot.lastupdate()

'2023년 07월 06일 11시 19분'

# CSV로 저장
crawl_bot.to_csv()

2023-07-06 11-19-00-Naver-환율.csv 파일을 저장하였습니다.

# Excel로 저장
crawl_bot.to_excel()

2023-07-06 11-19-00-Naver-환율.xlsx 파일을 저장하였습니다.