Google исторические цены в панды датафрейм

Question

Я хочу получить ежедневные исторические цены на акции в кадре данных панд.Я знаю, как позвонить в API Google, используя внутридневной URL-адрес

    api = 'http://finance.google.com/finance/getprices?q=SPY&i=300&p=3d&f=d,o,h,l,c,' 
    price = pd.read_csv(api, skiprows=8, header=None)

Но я не знаю, как получить ежедневную историю.

Answer 1

Вы можете изменить внутридневной интервал и диапазон дат:

Внутридневной интервал указывается в секундах, а в дне 86 400 секунд, поэтому вам нужно изменить i=300 на i=86,400,Что-то вроде следующего получит дневные значения и отформатирует дату и время:

days_back = 10

api = 'http://finance.google.com/finance/getprices?q=SPY&i=86400&p={0}d&f=d,o,h,l,c,'.format(str(days_back)) 
price = pd.read_csv(api, skiprows=8, header=None, names=["date", "open", "high", "low", "close"])

base = datetime.datetime.today()
date_list = [base - datetime.timedelta(days=x) for x in price["date"]]
price["date"] = date_list
price["date"] = price["date"].apply(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'))

При просмотре цены DataFrame возвращает следующее:

price

          date    open     high    low   close
0   2018-05-18  266.92  267.325 265.15  266.50
1   2018-05-17  269.50  269.865 267.09  267.68
2   2018-05-16  272.02  272.390 270.22  270.34
3   2018-05-15  272.85  273.150 271.58  272.16
4   2018-05-12  272.98  274.080 272.36  273.34
5   2018-05-11  271.10  271.610 270.03  271.59
6   2018-05-10  272.24  272.760 271.11  271.14
7   2018-05-09  272.01  273.230 271.13  271.94
8   2018-05-08  271.33  272.030 270.93  271.62