pandas数据读取器包上的一个包装器，用于更方便地处理美联储（federal reserve，fred）的数据
Federal的Python项目详细描述
联邦套餐
这是一个简单的模块，建立在熊猫数据读取器的基础上，使它更容易从圣路易斯联邦储备局（fred）获取联邦储备数据。
安装
pip install Federal
基本用法：
# Import the GDP and DateFormatter ModulesfromFederal.EconimportGDPfromFederal.FormatterimportDateFormatter#Insatiate the GDP and DateFormatter Objectsg=GDP()d=DateFormatter()#Set your Start & End Datesd.start_date(1900,1,1)d.end_date(2018,1,1)# Make the Calldf=g.metro_gdp(name='Houston')df.head()
设置开始和结束日期
导入后，通过DateFormatter.start_date()和DateFormatter.end_date()函数声明开始日期和结束日期。这些函数定义您要处理的数据的日期范围。一旦声明，除非显式更改，否则这些值将应用于每个查询。
有几个不同的日期时间格式变体，DateFormatter.start_date()和DateFormatter.end_date()函数接受：
- 日期时间格式：（年、月、日）：integer
# Import the DateFormatter ModulesfromFederal.FormatterimportDateFormatter#Insatiate the DateFormatter Objectd=DateFormatter()d.start_date(1900,1,1)d.end_date(2018,1,1)
- 日期时间格式：（日/月/年）：string
# Import the DateFormatter ModulesfromFederal.FormatterimportDateFormatter#Insatiate the DateFormatter Objectd=DateFormatter()d.start_date('1/1/1900')d.end_date('1/1/2018')
- 日期时间格式：（日-月-年）：string
# Import the DateFormatter ModulesfromFederal.FormatterimportDateFormatter#Insatiate the DateFormatter Objectd=DateFormatter()d.start_date('1-1-1900')d.end_date('1-1-2018')
- 日期时间格式：（day.month.year）：string
# Import the DateFormatter ModulesfromFederal.FormatterimportDateFormatter#Insatiate the DateFormatter Objectd=DateFormatter()d.start_date('1.1.1900')d.end_date('1.1.2018')
- 日期时间格式：（月/日/年）：string
# Import the DateFormatter ModulesfromFederal.FormatterimportDateFormatter#Insatiate the DateFormatter Objectd=DateFormatter()d.start_date('14/1/1900')d.end_date('16/1/2018')
国内生产总值
在实例化一个fred对象并使用GDP.start_date()和GDP.end_date()函数定义开始和结束日期之后，您可以根据函数的参数使用函数GDP.national_gdp()来返回名义gdp或实际gdp。
# Import the GDP and DateFormatter ModulesfromFederal.EconimportGDPfromFederal.FormatterimportDateFormatter#Insatiate the GDP and DateFormatter Objectsg=GDP()d=DateFormatter()#Set Datesd.start_date('1/1/1900')d.end_date('1/1/2018')# Real GDPdf=g.national_gdp()df.head()# Nominal GDPdf=g.national_gdp(nominal=True)df.head()
州国内生产总值（GSP）
与进行必要调用后的GDP.national_gdp()类似，您可以使用GDP.state_gdp()函数拉入有关州一级gdp的信息。它需要一个参数，即表示感兴趣状态的两个字符串。在下面的例子中，我们把印第安纳州的GDP拉过来。
# Import the GDP and DateFormatter ModulesfromFederal.EconimportGDPfromFederal.FormatterimportDateFormatter#Insatiate the GDP and DateFormatter Objectsg=GDP()d=DateFormatter()#Set the Datesd.start_date('1/1/1900')d.end_date('1/1/2018')# State GDPdf=g.state_gdp('IN')df.head()
大都市国内生产总值（gmp）
fred模块引入的gdp的最终变化是大都市级gdp。美联储（federal reserve）使用基于核心的统计区域（cbsa）代码在其api中定义每个metro。在这里，使用GDP.metro_gdp()函数，您可以在函数中传递cbsa代码或metro区域的名称作为参数。除此之外，类似于国家gdp，通过将GDP.metro_gdp(name='<Any Metro Name>',nominal=True)的名义值设为真，函数将返回名义的地铁gdp。
# Import the GDP and DateFormatter ModulesfromFederal.EconimportGDPfromFederal.FormatterimportDateFormatter#Insatiate the GDP and DateFormatter Objectsg=GDP()d=DateFormatter()#Set the Datesd.start_date('1/1/1900')d.end_date('1/1/2018')# Metropolitan GDP - Passing the City Name as an argumentdf=g.metro_gdp(name='Houston')df.head()# Metropolitan GDP - Passing the CBSA code as an argumentdf=g.metro_gdp(cbsa=26420)df.head()# Metropolitan GDP - nominaldf=g.metro_gdp(cbsa=26420,nominal=True)df.head()# Metropolitan GDP - nominaldf=g.metro_gdp(name='Houston',nominal=True)df.head()
全国失业率
失业是由Unemployment.national_unemp()函数定义的。此函数接受参数sa，该参数返回季节性调整的非季节性调整失业率。
# Import the GDP and DateFormatter ModulesfromFederal.EconimportUnemploymentfromFederal.FormatterimportDateFormatter#Insatiate the GDP and DateFormatter Objectsu=Unemployment()d=DateFormatter()#Set the Datesd.start_date('1/1/1900')d.end_date('1/1/2018')# Seasonally-Adjusted National Unemploymentdf=u.national_unemp(sa=True)df.head()# Non Seasonally-Adjusted National Unemploymentdf=u.national_unemp(sa=False)df.head()
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