雅虎财经 API / URL 不工作：Python 修复 Pandas DataReader

Question

Yahoo Finance URL 自 2017 年 5 月 16 日以来无法使用 Pandas DataReader 的 "yahoo" 方法访问。我还没有测试这个 fix-yahoo-finance：https://pypi.python.org/pypi/fix-yahoo-finance 昨天刚刚发布的声明："Yahoo! finance has decommissioned their historical data API".

编辑 2017 年 8 月 2 日：我已经按照 https://pypi.python.org/pypi/fix-yahoo-finance 中的步骤进行操作：$ pip3 install fix_yahoo_finance --upgrade --no-cache-dir, upgraded pandas_datareader使用 "fix-yahoo-finance 0.0.6" 和修改后的代码：

from pandas_datareader import data as pdr
import fix_yahoo_finance

data = pdr.get_data_yahoo('AAPL', start='2017-04-23', end='2017-05-24')

请注意，最后 2 个数据列的顺序是 'Adj Close' 和 'Volume' 即。不是以前的格式。出于我的目的，它们只是重置为原始格式：

cols = ['Date', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume', 'Adj Close']
data.reindex(columns=cols)

Answer 1

我会推荐使用 Quandl。我不确定雅虎在被收购后是否可靠。在 Quandl 中，如果你有多个符号，你必须循环。阅读 docs 并执行如下操作：

    import quandl as qdl
    start_date = '2016-01-01'
    end_date = '2017-05-22'
    for symbol in symbols:

        quandldata = qdl.get_table("WIKI/PRICES",qopts={"columns":["date", "adj_close"]},
        ticker=symbol, date = {'gte': start_date,'lte' : end_date})
        # specify that the quandldata df has index col = 'date'
        quandldata = quandldata.set_index(["date"], drop=True)
        # rename col adj close to the respective symbol to prevent clash w/ same name for all cols
        quandldata = quandldata.rename(columns={'adj_close': symbol})
        df = df.join(quandldata)

Answer 2

import pandas_datareader.data as pdweb
from pandas_datareader import data as pdr
import fix_yahoo_finance # must pip install first 
data = pdr.get_data_yahoo('SPY','2017-05-20','2017-05-23')
data = pdr.get_data_yahoo(['SPY','QQQ'],'2017-05-01','2017-05-23', as_panel=False,group_by = 'ticker')

Answer 3

我已经按照 https://pypi.python.org/pypi/fix-yahoo-finance 中的步骤进行操作： $ pip3 install fix_yahoo_finance --upgrade --no-cache-dir 并且还升级了 pandas_datareader 以确保。

"fix-yahoo-finance 0.0.6" 效果很好，例如 BHP.AX:

from pandas_datareader import data as pdr
import fix_yahoo_finance

data = pdr.get_data_yahoo('BHP.AX', start='2017-04-23', end='2017-05-24')

请注意，最后 2 个数据列的顺序是 'Adj Close' 和 'Volume' 即。不是以前的格式。为了我的目的，它们被重置为原始格式：

cols = ['Date', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume', 'Adj Close']
data.reindex(columns=cols)

Answer 4

我喜欢 user3443068 的回答，因为它很简单。

我还建议考虑使用 Google 作为您的来源，因为考虑到公司的发展方向，yahoo 实例可能会经历许多已弃用的版本。

def get_ret(tickers_ls, start_dt, end_dt):
        #create dataframe
        df_ret=pd.DataFrame() 

        #get prices for all tickers 
        for tk in tickers:
            p = wb.DataReader(tk, "google", start_date, end_date).Close
            df_ret_tmp = p.to_frame()['Close'].reset_index()
            df_ret_tmp['Ticker']=tk
        ## append
            df_ret=df_ret.append(df_ret_tmp) 

        #pivot and get into single dataframe
        pivoted = df_ret.pivot(index='Date', columns='Ticker')
        pivoted.columns = pivoted.columns.droplevel(0)

        return pivoted

雅虎财经 API / URL 不工作：Python 修复 Pandas DataReader

Yahoo Finance API / URL not working: Python fix for Pandas DataReader

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