Как правильно загрузить данные об акциях в Python - PullRequest
0 голосов
/ 12 июня 2019

Я пытался извлечь цены на акции, используя pandas_datareader. данные, но Я продолжал получать сообщение об ошибке.

Я проверил другие темы, связанные с этой проблемой, и я попытался загрузить программу чтения данных с помощью conda install DataReader, а также попытался установить DataReader с помощью pip.

import pandas as pd

 import datetime

from pandas import Series,DataFrame

import pandas_datareader.data as web

pandas_datareader.__version__

'0.6.0'

start=datetime.datetime(2009,1,1)

end=datetime.datetime(2019,1,1)

df=web.DataReader( 'AT&T Inc T',start,end)

df.head()

Мой ожидаемый результат должен быть фреймом данных со всеми функциями и строками запаса.

Ниже приведено сообщение об ошибке: Пожалуйста, как мне решить эту проблему?

Спасибо.

<ipython-input-45-d75bedd6b2dd> in <module>


      1 start=datetime.datetime(2009,1,1)

      2 end=datetime.datetime(2019,1,1)

----> 3 df=web.DataReader( 'AT&T Inc T',start,end)

      4 df.head()

~\Anaconda3\lib\site-packages\pandas_datareader\data.py in DataReader(name,

 data_source, start, end, retry_count, pause, session, access_key)

    456     else:

    457         msg = "data_source=%r is not implemented" % data_source

--> 458         raise NotImplementedError(msg)
    459 
    460 

NotImplementedError: data_source=datetime.datetime(2009, 1, 1, 0, 0) is not implemented

1 Ответ

0 голосов
/ 12 июня 2019

Сработало следующее:

import pandas as pd

import datetime

from pandas import Series,DataFrame

import pandas_datareader
import pandas_datareader.data as web

pandas_datareader.__version__

start=datetime.datetime(2009,1,1)

end=datetime.datetime(2019,1,1)

df=web.DataReader( 'T', "yahoo", start,end)

print(df.head())

Журнал данных выглядит следующим образом:

                 High        Low    ...          Volume  Adj Close
Date                                ...                           
2009-01-02  29.459999  28.430000    ...      21879800.0  16.438549
2009-01-05  28.889999  28.059999    ...      32414700.0  15.885386
2009-01-06  28.700001  28.000000    ...      28746100.0  15.812749
2009-01-07  27.650000  27.000000    ...      30532700.0  15.427205
2009-01-08  27.350000  26.820000    ...      21431200.0  15.410195

[5 rows x 6 columns]
...