使用 time.sleep 避免 yfinance 的限制

Question

这里是大新手。我正在使用 pandas_datareader 和 yfinance 创建一个包含许多股票的 excel 工作簿，但最近我收到越来越多的“无法读取符号”错误，这些错误肯定仍然存在。通常我只需再次运行代码就可以了，但问题似乎在慢慢恶化。我听说它暗示也许雅虎不喜欢一次收到那么多请求，也许 time.sleep 方法可能是解决方案。

但我是一个初学者，我只是不知道如何编写该代码。下面是我的代码；我想延迟完全相同，我想在每只股票之间。

import pandas_datareader as web
from datetime import datetime
import pandas as pd

start = datetime(2020,9,1)
end = datetime(2021,12,31)
stock = [ 'ACHC',   'ACIW', [many more stocks listed here cut for simplicity], 'TECH',  'SAM']
 


df = web.DataReader(stock, 'yahoo', start, end)
df.to_excel(f'excelfilename.xlsx')

提前致谢

Answer 1

我也试过运行你的代码。我不知道为什么，但它给了我一个错误，所以我安装了 yahoo finance 库并修复了代码。我创建了一个空数据框并将每只股票添加到其中。

import pandas_datareader.data as web
from datetime import datetime
import pandas as pd
import yfinance as yf

start = datetime(2020,9,1)
end = datetime(2021,12,31)
stocks= ['ACHC','ACIW','TECH','SAM']

dfs = pd.DataFrame()
for stock in stocks:
    print(stock)
    df = yf.download(stock, start, end)
    df['stock'] = stock
    dfs = dfs.append(df, ignore_index=True)
dfs.to_excel(f'excelfilename.xlsx')

dfs.head()

	Open	High	Low	Close	Adj Close	Volume	stock
0	31.13	31.42	30.6	30.91	30.91	385700	ACHC
1	29.73	30.99	29.73	30.57	30.57	226500	ACHC
2	30.76	31.2	30.41	31.12	31.12	379300	ACHC
3	31.15	31.5	29.92	30.18	30.18	411200	ACHC
4	30.7	30.82	29.2	29.81	29.81	459500	ACHC

编辑： 如果您想按股票水平排列它们，请在列表中一次获取一只股票，并通过删除不必要的列来更改层次索引的级别。然后将层次索引名称转换为单行并重命名列。之后，对列重新排序。

df = yf.download(stocks, start, end)
df.drop(['Adj Close',], axis=1, inplace=True)
df = df.swaplevel(1, 0, axis=1)
df.columns = ["_".join(a) for a in df.columns.to_flat_index()]
df.sort_index(axis=1, inplace=True)

Date	ACHC_Close	ACHC_High	ACHC_Low	ACHC_Open	ACHC_Volume
2020-08-31 00:00:00	30.91	31.42	30.6	31.13	385700
2020-09-01 00:00:00	30.57	30.99	29.73	29.73	226500
2020-09-02 00:00:00	31.12	31.2	30.41	30.76	379300
2020-09-03 00:00:00	30.18	31.5	29.92	31.15	411200
2020-09-04 00:00:00	29.81	30.82	29.2	30.7	459500

使用 time.sleep 避免 yfinance 的限制

Avoiding the limits of yfinance with time.sleep

python

pandas-datareader

yfinance