AMZN поиск данных о запасах с YahooDailyReader - PullRequest
Новая
       43

AMZN поиск данных о запасах с YahooDailyReader

0 голосов
/ 25 января 2020

До 30 минут a go Я без проблем выполнял следующий код: 

import pandas_datareader.data as web
import datetime

start = datetime.datetime(2012,1,1)
end = datetime.datetime(2015,12,31)

AAPL = web.get_data_yahoo('AAPL', start, end)
AMZN = web.get_data_yahoo('AMZN', start, end)

Вместо этого теперь я получаю: 

Traceback (most recent call last):
File "/Users/me/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas_datareader/yahoo/daily.py", line 157, in _read_one_data
data = j["context"]["dispatcher"]["stores"]["HistoricalPriceStore"]
KeyError: 'HistoricalPriceStore'

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/Users/me/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas_datareader/data.py", line 82, in get_data_yahoo
return YahooDailyReader(*args, **kwargs).read()
File "/Users/me/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas_datareader/base.py", line 251, in read
df = self._read_one_data(self.url, params=self._get_params(self.symbols))
File "/Users/me/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas_datareader/yahoo/daily.py", line 160, in _read_one_data
raise RemoteDataError(msg.format(symbol, self.__class__.__name__))
pandas_datareader._utils.RemoteDataError: No data fetched for symbol AMZN using YahooDailyReader

Как я могу это исправить? Есть ли способ получить данные AMZN как DataFrame из другого источника (отличного от Yahoo_Daily_Reader)?

Python версия 3.4.7

1 Ответ

0 голосов
/ 31 января 2020

Как насчет этого решения? 

import pandas as pd  
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import scipy.optimize as sco
import datetime as dt
import math
from datetime import datetime, timedelta
from pandas_datareader import data as wb
from sklearn.cluster import KMeans
np.random.seed(777)


start = '2019-4-30'
end = '2019-10-31'
# N = 90
# start = datetime.now() - timedelta(days=N)
# end = dt.datetime.today()



tickers = ['MMM',
'ABT',
'AAPL',
'AMAT',
'APTV',
'ADM',
'ARNC',
'AMZN'] 

thelen = len(tickers)

price_data = []
for ticker in tickers:
    prices = wb.DataReader(ticker, start = start, end = end, data_source='yahoo')[['Adj Close']]
    price_data.append(prices.assign(ticker=ticker)[['ticker', 'Adj Close']])

df = pd.concat(price_data)
df.dtypes
df.head()
df.shape

pd.set_option('display.max_columns', 500)

df = df.reset_index()
df = df.set_index('Date')
table = df.pivot(columns='ticker')
# By specifying col[1] in below list comprehension
# You can select the stock names under multi-level column
table.columns = [col[1] for col in table.columns]
table.head()

plt.figure(figsize=(14, 7))
for c in table.columns.values:
    plt.plot(table.index, table[c], lw=3, alpha=0.8,label=c)
plt.legend(loc='upper left', fontsize=12)
plt.ylabel('price in $')
...