处理 python 和 numpy/pandas 中的数据

Question

所以我开始学习如何使用 python 中的数据。我想加载多种证券。但是我有一个错误，由于某种原因我无法修复。谁能告诉我问题出在哪里？

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas_datareader import data as wb
import matplotlib.pyplot as plt

tickers = ['PG', 'MSFT', 'F', 'GE']
mydata = pd.DataFrame()
for t in tickers:
    mydata[t] = wb.DataReader(t, data_source='yahoo', start = '1955-1-1')

Answer 1

首先，除非绝对必要，否则请不要以图片形式分享信息。参见：this link 现在这里是您的问题的解决方案。您使用的是“1955”年，但今年的数据可能不可用，或者可能存在其他一些问题。但是当你 select 正确的年份时它就会起作用。另一件事是 returns 数据作为数据帧，所以你不能像字典一样分配它，所以你应该制作一个字典并将所有数据帧存储到其中，而不是制作一个 DataFram。

这里是改进代码慎选年份

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas_datareader import data as wb
import matplotlib.pyplot as plt

from datetime import datetime as dt

tickers = ['PG', 'MSFT', 'F', 'GE']
mydata = {}
for t in tickers:
    mydata[t] = wb.DataReader(t, data_source='yahoo',start=dt(2019, 1, 1), end=dt.now())

输出

mydata['PG']

               High        Low         Open        Close      Volume    Adj Close
Date                        
2018-12-31  92.180000   91.150002   91.629997   91.919998   7239500.0   88.877655
2019-01-02  91.389999   89.930000   91.029999   91.279999   9843900.0   88.258835
2019-01-03  92.500000   90.379997   90.940002   90.639999   9820200.0   87.640022
2019-01-04  92.489998   90.370003   90.839996   92.489998   10565700.0  89.428787

Answer 2

这里需要 2 个修复： 1) 1955 年对于这个数据源来说太早了，试试 1971 年或以后的。 2) 来自 wb.DataReader(t, data_source='yahoo', start = '1971-1-1') 的数据来自多个系列的数据帧，因此您不能将其作为单个系列保存到 mydata[t]。使用其他答案中的字典或仅保存收盘价： mydata[t] = pdr.data.DataReader(t, data_source='yahoo', start = '2010-1-1')['Close']

处理 python 和 numpy/pandas 中的数据

Work with data in python and numpy/pandas

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