В основном мой алгоритм создает такие строки, как:
[1 rows x 84 columns]
Date 1990-12-31 1991-09-30 1991-12-31 1992-03-31 1992-06-30 ... 2017-06-30 2018-12-31 2019-09-30 2019-12-31 2020-03-31
AEP 28.0 30.625 34.25 30.75 31.875 ... 69.470001 74.739998 93.690002 94.510002 79.980003
[1 rows x 84 columns]
Date 1990-12-31 1991-09-30 1991-12-31 1992-03-31 1992-06-30 ... 2017-06-30 2018-12-31 2019-09-30 2019-12-31 2020-03-31
HON 6.435244 8.639912 10.457272 12.03629 12.810903 ... 127.751709 132.119995 169.199997 177.0 133.789993
[1 rows x 84 columns]
Date 1990-12-31 1991-09-30 1991-12-31 1992-03-31 1992-06-30 ... 2017-06-30 2018-12-31 2019-09-30 2019-12-31 2020-03-31
BMY 15.942265 19.689886 20.998581 18.14325 15.674578 ... 55.720001 51.98 50.709999 64.190002 55.740002
Моя проблема состоит в том, чтобы добавить эти строки вместе в один файл df или excel.
Функция, которая создает эти строки, вызывается al oop, у которого есть список тикеров. Проблема заключается в том, что каждый раз, когда я пытаюсь добавить или записать что-то в файл, он перезаписывает каждый предыдущий тикер, поэтому в итоге я получаю только варианты тикера BMY.
Это код l oop, функция - «бегущая строка»
list=["CAT","CVX","BA","AEP","HON","BMY"]
for i in list:
ticker(i)
def ticker(tick):
df = pd.read_csv (r"C:/Users/NAME/Desktop/S&P data/Data Compilation.csv")
df1=df.set_index(["Company Ticker"])
abt=pd.read_csv(r"C:/Users/NAME/Desktop/S&P data/"+tick+"/"+tick+".csv")
abt1=abt[['Close',"Date"]]
# I tried a lot of methods to join, I manually inputted the dates I need.
# The code then appends the ticker data Close & price into a new sheet in Data Compilation
output=abt1.join(df1,how='left')
output=output[output["Date"].isin(['2020-03-31','2019-12-31','2019-09-30' ,'2019-06-30' ,'2019-03-31' ,'2018-12-31' ,'2018-09-30' ,'2018-06-30' ,'2018-03-31' ,'2017-12-31' ,'2017-09-30' ,'2017-06-30' ,'2017-03-31' ,'2016-12-31' ,'2016-09-30' ,'2016-06-30' ,'2016-03-31' ,'2015-12-31' ,'2015-09-30' ,'2015-06-30' ,'2015-03-31' ,'2014-12-31' ,'2014-09-30' ,'2014-06-30' ,'2014-03-31' ,'2013-12-31' ,'2013-09-30' ,'2013-06-30' ,'2013-03-31' ,'2012-12-31' ,'2012-09-30' ,'2012-06-30' ,'2012-03-31' ,'2011-12-31' ,'2011-09-30' ,'2011-06-30' ,'2011-03-31' ,'2010-12-31' ,'2010-09-30' ,'2010-06-30' ,'2010-03-31' ,'2009-12-31' ,'2009-09-30' ,'2009-06-30' ,'2009-03-31' ,'2008-12-31' ,'2008-09-30' ,'2008-06-30' ,'2008-03-31' ,'2007-12-31' ,'2007-09-30' ,'2007-06-30' ,'2007-03-31' ,'2006-12-31' ,'2006-09-30' ,'2006-06-30' ,'2006-03-31' ,'2005-12-31' ,'2005-09-30' ,'2005-06-30' ,'2005-03-31' ,'2004-12-31' ,'2004-09-30' ,'2004-06-30' ,'2004-03-31' ,'2003-12-31' ,'2003-09-30' ,'2003-06-30' ,'2003-03-31' ,'2002-12-31' ,'2002-09-30' ,'2002-06-30' ,'2002-03-31' ,'2001-12-31' ,'2001-09-30' ,'2001-06-30' ,'2001-03-31' ,'2000-12-31' ,'2000-09-30' ,'2000-06-30' ,'2000-03-31' ,'1999-12-31' ,'1999-09-30' ,'1999-06-30' ,'1999-03-31' ,'1998-12-31' ,'1998-09-30' ,'1998-06-30' ,'1998-03-31' ,'1997-12-31' ,'1997-09-30' ,'1997-06-30' ,'1997-03-31' ,'1996-12-31' ,'1996-09-30' ,'1996-06-30' ,'1996-03-31' ,'1995-12-31' ,'1995-09-30' ,'1995-06-30' ,'1995-03-31' ,'1994-12-31' ,'1994-09-30' ,'1994-06-30' ,'1994-03-31' ,'1993-12-31' ,'1993-09-30' ,'1993-06-30' ,'1993-03-31' ,'1992-12-31' ,'1992-09-30' ,'1992-06-30' ,'1992-03-31' ,'1991-12-31' ,'1991-09-30' ,'1991-06-30' ,'1991-03-31' ,'1990-12-31' ,'1990-09-30' ,'1990-06-30' ,'1990-03-31'])]
output=output.pivot_table(values='Close',columns='Date',aggfunc='first')
output=output.rename(index={"Close":tick})
print(output)
return output