Finanziamenti di pandas yahoo DataReader

Question

Sto cercando di ottenere i prezzi di chiusura di Adj da Yahoo Finance in un DataFrame. Ho tutti gli stock che voglio, ma non sono in grado di ordinare in data.

stocks = ['ORCL', 'TSLA', 'IBM','YELP', 'MSFT'] 
ls_key = 'Adj Close' 
start = datetime(2014,1,1) 
end = datetime(2014,3,28)  
f = web.DataReader(stocks, 'yahoo',start,end) 


cleanData = f.ix[ls_key] 
dataFrame = pd.DataFrame(cleanData) 

print dataFrame[:5] 

Ottengo il seguente risultato, che è quasi perfetto.

   IBM MSFT ORCL TSLA YELP 
Date           
2014-01-02 184.52 36.88 37.61 150.10 67.92 
2014-01-03 185.62 36.64 37.51 149.56 67.66 
2014-01-06 184.99 35.86 37.36 147.00 71.72 
2014-01-07 188.68 36.14 37.74 149.36 72.66 
2014-01-08 186.95 35.49 37.61 151.28 78.42 

Tuttavia, la data non è un articolo. così quando ho eseguito:

print dataFrame['Date'] 

ottengo l'errore:

KeyError: u'no item named Date' 

La speranza qualcuno mi può aiutare aggiungendo la data.

Answer 1

Usa dataFrame.index per accedere direttamente data o per aggiungere una colonna esplicito, utilizzare dataFrame["Date"] = dataframe.index

stocks = ['ORCL', 'TSLA', 'IBM','YELP', 'MSFT'] 
ls_key = 'Adj Close' 
start = datetime(2014,1,1) 
end = datetime(2014,3,28)  
f = web.DataReader(stocks, 'yahoo',start,end) 


cleanData = f.ix[ls_key] 
dataFrame = pd.DataFrame(cleanData) 
dataFrame["Date"] = dataframe.index 
print dataFrame["Date"] ## or print dataFrame.index 

Answer 2

Questo dovrebbe farlo.

import pandas as pd 
from pandas.io.data import DataReader 

symbols_list = ['ORCL', 'TSLA', 'IBM','YELP', 'MSFT'] 
d = {} 
for ticker in symbols_list: 
    d[ticker] = DataReader(ticker, "yahoo", '2014-12-01') 
pan = pd.Panel(d) 
df1 = pan.minor_xs('Adj Close') 
print(df1) 

#df_percent_chg = df1.pct_change() 

Answer 3

f è un Panel si può ottenere un DataFrame e reimpostare indice (Data) utilizzando:

f.loc['Adj Close',:,:].reset_index() 

ma non sono sicuro reset_index() è molto utile in quanto si può ottenere utilizzando Data

f.loc['Adj Close',:,:].index 

Si potrebbe avere uno sguardo a http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#different-choices-for-indexing sull'indicizzazione

Answer 4

import pandas_datareader.data as web 
import datetime  

start = datetime.datetime(2013, 1, 1) 
end = datetime.datetime(2016, 1, 27) 
df = web.DataReader("GOOGL", 'yahoo', start, end) 

dates =[] 
for x in range(len(df)): 
    newdate = str(df.index[x]) 
    newdate = newdate[0:10] 
    dates.append(newdate) 

df['dates'] = dates 

print df.head() 
print df.tail() 

Answer 5

La data è nei valori dell'indice.

Per farlo in un valore di colonna, si dovrebbe usare:

dataframe.reset_index(inplace=True,drop=False) 

quindi è possibile utilizzare

dataframe['Date'] 

perché "Data" ora sarà una delle chiavi nelle vostre colonne di il dataframe.

Answer 6

stampa (dataFrame.index [0])

2014-01-02 00:00:00

Answer 7

Il pandas.io.data sub-package viene rimosso dal l'ultimo pacchetto panda ed è disponibile per l'installazione separatamente come pandas-datareader

utilizzare git per installare il pacchetto. nel terminale Linux:

git clone https://github.com/pydata/pandas-datareader.git 
cd pandas-datareader 
python setup.py install 

ora è possibile utilizzare import pandas_datareader allo script python per accesso remoto ai dati.

Per ulteriori informazioni Use this link to visit the latest documentation

Answer 8

import pandas_datareader.data as web 
import datetime 
start = datetime.datetime(2015, 1, 1) 
end = datetime.datetime(2016, 1, 1) 
web.DataReader('GOOGL', 'yahoo', start, end)