from pandas_datareader import data as pdr
df = pdr.get_data_yahoo("AMD", start ='2019-10-01')
Проверка столбцов и индекса:
df.columns
Вывод:
Index(['High', 'Low', 'Open', 'Close', 'Volume', 'Adj Close'], dtype='object')
df.index
Вывод
DatetimeIndex(['2019-10-01', '2019-10-02', '2019-10-03', '2019-10-04',
'2019-10-07', '2019-10-08', '2019-10-09', '2019-10-10',
'2019-10-11', '2019-10-14', '2019-10-15', '2019-10-16',
'2019-10-17', '2019-10-18', '2019-10-21', '2019-10-22',
'2019-10-23', '2019-10-24', '2019-10-25', '2019-10-28',
'2019-10-29', '2019-10-30', '2019-10-31', '2019-11-01',
'2019-11-04', '2019-11-05', '2019-11-06', '2019-11-07',
'2019-11-08'],
dtype='datetime64[ns]', name='Date', freq=None)
Как видите, Date
относится к индексу, и поэтому вы не можете выбрать его по его метке. Использование reset_index непосредственно на фрейме считанных данных может быть неудобным, поскольку остальные columns
больше не имеют Date
index . Используйте Index.to_frame
, а затем DataFrame.reset_index
df_Open=df[['Open']] #this returns a DataFrame, you don't need loc
df_dates=df.index.to_frame().reset_index(drop=True)
print(df_dates)
Date
0 2019-10-01
1 2019-10-02
2 2019-10-03
3 2019-10-04
4 2019-10-07
5 2019-10-08
6 2019-10-09
7 2019-10-10
8 2019-10-11
9 2019-10-14
10 2019-10-15
11 2019-10-16
12 2019-10-17
13 2019-10-18
14 2019-10-21
15 2019-10-22
16 2019-10-23
17 2019-10-24
18 2019-10-25
19 2019-10-28
20 2019-10-29
21 2019-10-30
22 2019-10-31
23 2019-11-01
24 2019-11-04
25 2019-11-05
26 2019-11-06
27 2019-11-07
28 2019-11-08