循环并添加函数组件作为索引

Question

我想更改以下代码的索引。我想从函数中得到相应的x，而不是用close作为索引。有时就像在这个例子中一样，即使我提供4个curr，也只有3个可用。这意味着我不能添加列表作为索引后，随着大小的变化循环。谢谢你的帮助。我应该补充一点，即使设置了索引（x），索引仍然是“接近的”。你知道吗

函数daily\u price\u historical从公共API检索价格。总共有7列，我从中选择了第一列（接近）。你知道吗

功能：

def daily_price_historical(symbol, comparison_symbol, all_data=False, limit=1, aggregate=1, exchange=''):
    url = 'https://min-api.cryptocompare.com/data/histoday?fsym={}&tsym={}&limit={}&aggregate={}'\
        .format(symbol.upper(), comparison_symbol.upper(), limit, aggregate)
    if exchange:
        url += '&e={}'.format(exchange)
    if all_data:
        url += '&allData=true'
    page = requests.get(url)
    data = page.json()['Data']
    df = pd.DataFrame(data)
    df.drop(df.index[-1], inplace=True)
    return df

代码：

curr = ['1WO', 'ABX','ADH', 'ALX']

d_price = [] 
for x in curr:
  try:
    close = daily_price_historical(x, 'JPY', exchange='CCCAGG').close
    d_price.append(close).set_index(x)
  except:
    pass
d_price = pd.concat(d_price, axis=1)
d_price = d_price.transpose()
print(d_price)

输出：

            0
close  2.6100
close  0.3360
close  0.4843

Answer 1

函数daily_price_historical返回一个数据帧，因此daily_price_historical(x, 'JPY', exchange='CCCAGG').close是一个Series。一个Series的标题是它的名字，但是你可以用rename来改变它。所以你想：

...
close = daily_price_historical(x, 'JPY', exchange='CCCAGG').close
d_price.append(close.rename(x))
...

在原始代码中，d_price.append(close).set_index(x)引发了一个AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'set_index'异常，因为列表上的append返回None，但该异常是在append之后引发的，并且被catchall except: pass默默地吞噬。你知道吗

记住：不要使用非常危险的：

try:
    ...
except:
    pass

隐藏任何错误。你知道吗

Answer 2

试试这个小代码

import pandas as pd
import requests

curr = ['1WO', 'ABX','ADH', 'ALX']
def daily_price_historical(symbol, comparison_symbol, all_data=False, limit=1, aggregate=1, exchange=''):
    url = 'https://min-api.cryptocompare.com/data/histoday?fsym={}&tsym={}&limit={}&aggregate={}'\
            .format(symbol.upper(), comparison_symbol.upper(), limit, aggregate)
    if exchange:
        url += '&e={}'.format(exchange)
    if all_data:
        url += '&allData=true'
    page = requests.get(url)
    data = page.json()['Data']
    df = pd.DataFrame(data)
    df.drop(df.index[-1], inplace=True)
    return df

d_price = []
lables_ind = []
for idx, x in enumerate(curr):
    try:
        close = daily_price_historical(x, 'JPY', exchange='CCCAGG').close
        d_price.append(close[0])
        lables_ind.append(x)
    except:
        pass

d_price = pd.DataFrame(d_price,columns=["0"])
d_price.index = lables_ind
print(d_price)

输出

          0
1WO  2.6100
ADH  0.3360
ALX  0.4843