我正在使用 cryptocompare API 并嘗試提取一堆不同代碼的歷史數據。從 Excel 電子表格中讀取股票代碼，然后通過 API 加載以獲取每個股票代碼的歷史價格。這是我當前收到的數據框： https: //docs.google.com/spreadsheets/d/1jQ7F0H2D-voTBxjHI3QVPTRNyR4m4qKob8NE04JWVY0/edit ?usp=sharing我想知道一些事情：如何使索引成為日期和我如何訪問“關閉”數據點？這是目前我的代碼：import pandas as pdimport cryptocompareimport datetimedf = pd.read_excel('C:/Users/Jacob/Downloads/Crypto Tickers1.xlsx', sheet_name='Sheet1')tickers_list = df['Ticker'].tolist()data = pd.DataFrame(columns=tickers_list)for ticker in tickers_list: data[ticker] = cryptocompare.get_historical_price_day(ticker, 'USD', limit = 1000 , exchange='CCCAGG', toTs=datetime.datetime(2020,9,22)) export_excel = data.to_excel(r'C:/Users/Jacob/Downloads/Crypto Scrape df.xlsx', sheet_name='Sheet1', index= True)
1 回答
慕村225694
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對于每個股票代碼，該文件由
dicts, as組成的列。strings加載您的文件
pandas.read_excel。使用 .將類型轉換
str為類型。dictast.literal_eval將 的每一列轉換
dicts為一個數據框pandas.json_normalize。每個數據幀將被添加到
dict,df_dict，其中鍵將是股票代碼。將股票代碼作為一列添加到每個數據幀
將所有數據幀組合成一個數據幀，并帶有
pandas.concat.使用 , 將列轉換
'time'為日期時間格式pandas.to_datetime，并設置為索引。使用或訪問該
'close'列。df.closedf['close']用于
pandas.DataFrame.pivot獲取'close'值，以代碼作為標題和'time'索引。
import pandas as pd
from ast import literal_eval
# load the file
df = pd.read_excel('Crypto Scrape df.xlsx', sheet_name='Sheet1')
# drop the Unnamed column
df.drop(columns=['Unnamed: 0'], inplace=True)
# apply literal_eval to all columns to convert them from strings to dicts
df = df.applymap(literal_eval)
# create a dict of dataframes in a dict comprehension
df_dict = {col: pd.json_normalize(df[col]) for col in df.columns}
# add a ticker column
for k, d in df_dict.items():
df_dict[k]['ticker'] = k
# combine all the dicts into a single dataframe
df = pd.concat(df_dict.values()).reset_index(drop=True)
# convert the time column to a datetime format
df.time = pd.to_datetime(df.time, unit='s')
# set the time column as the index
df.set_index('time', inplace=True)
# to get only close values under each ticker with time as the index
dfp = df[['close', 'ticker']].pivot(columns='ticker', values='close')
# set the column and index name as None, if desired
dfp.columns.name = None
dfp.index.name = None
顯示前 5 行和前 5 列dfp
# display(dfp.iloc[:5, :5])
ADA ALGO ATOM BAT BCH
2017-12-27 0.00 0.0 0.0 0.3200 2710.64
2017-12-28 0.00 0.0 0.0 0.6891 2484.96
2017-12-29 0.00 0.0 0.0 0.4013 2619.32
2017-12-30 0.59 0.0 0.0 0.4001 2209.96
2017-12-31 0.71 0.0 0.0 0.5910 2371.83
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