我嘗試使用 pandas_datareader 提取股票報價。這是我正在使用的代碼：import pandas_datareader.data as webimport datetime as dtimport pandas as pdstocks=['asb.pl','plw.pl','ten.pl']df = pd.concat([web.DataReader(stock,'stooq')[:1] for stock in stocks]).reset_index()print(df) 的結果如下所示： Date Open High Low Close Volume0 2020-04-30 3.37 3.39 3.28 3.28 1288601 2020-04-30 449.50 449.50 415.00 425.00 435092 2020-04-30 440.00 444.00 410.50 419.50 23920如何在第一列中添加股票代碼，結果如下所示： Symbol Date Open High Low Close Volume0 asb.pl 2020-04-30 3.37 3.39 3.28 3.28 1288601 plw.pl 2020-04-30 449.50 449.50 415.00 425.00 435092 ten.pl 2020-04-30 440.00 444.00 410.50 419.50 23920
2 回答
慕無忌1623718
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您可以使用與創建 DataFrame: 相同的功能pd.concat()。它的第一個參數是要連接的 pandas Series 或 DataFrames 列表，因此stocks應首先將其轉換為 Series。您可以使用 來做到這一點pd.Series()，它還需要一個name參數，您可以使用該參數來指定將成為列名的內容。最后，通過axis=1topd.concat()使其成為沿列的連接。
df = pd.concat([pd.Series(stocks, name='Symbol'), df], axis=1)
收到一只叮咚
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為什么不改變獲取數據的方式？
import datetime as dt
import pandas_datareader as pdr
stocks = ['asb.pl', 'plw.pl', 'ten.pl']
end = dt.datetime.now()
start = end - dt.timedelta(days=2)
print(start, end="\n\n")
df = pdr.get_data_stooq(symbols=stocks, start=start, end=end).stack("Symbols")
print(df)
輸出：
2020-04-29 17:21:12.690845
Attributes Close High Low Open Volume
Date Symbols
2020-04-30 asb.pl 3.28 3.39 3.280 3.37 128860
plw.pl 425.00 449.50 415.000 449.50 43509
ten.pl 419.50 444.00 410.500 440.00 23920
2020-04-29 asb.pl 3.32 3.38 3.245 3.25 144000
plw.pl 449.50 453.00 440.500 441.00 13464
ten.pl 431.00 435.00 415.500 416.50 24347
我想這也更有效率。
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