Pandas数据阅读器谷歌金融澳大利亚证券交易所

2024-05-16 23:10:58 发布

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无法从谷歌金融获得报价使用熊猫和新的数据阅读器模块的股票,特别是在澳大利亚证券交易所。在

每只股票的相关谷歌财经页面将它们列为: 联邦银行asx:cba 国际漂流asx:bbg等在

但是pandas datareader并不排除格式上的tickerasx:股票代码例如asx:cba在

import pandas
from pandas_datareader import data
import datetime
start = datetime.datetime(2016, 5, 27)
end = datetime.datetime(2016, 5, 27)
f = web.DataReader('bbg:asx', 'google', start, end)

pandas datareader module on github pandas datareader功能现在与pandas库本身分离 pandas datareader read the docs

必须使用什么语法才能使pandas datareader的google finance模块返回ASX上澳大利亚股票价格的pandas数据框?在


Tags: 模块数据importpandasdatetimegooglestart金融
1条回答
网友
1楼 · 发布于 2024-05-16 23:10:58

googlefinance和Yahoo Finance一样,对通过GET请求提供的网站提供的数据设置了一些限制。您可以看到,对于ASX:BBG(以及其他ASX股票,'export to spreadsheet'选项在historical prices站点上缺失(例如,与NASDAQ:GOOGL相比)。在

您还可以使用以下命令检查ticker语法ASX:BBG是否正确:

^{1}$

这将产生前30个分页结果:

^{pr2}$

因此,您可以像这样修改params

from datetime import date
params = {'q': 'ASX:BBG', 'startdate':date(2016,4,1), 'enddate':date(2016,5,1)}

要迭代不同的时间段:

               0     1     2     3      4       5
0           Date  Open  High   Low  Close  Volume
1   Apr 29, 2016  1.32  1.37  1.30   1.36       0
2   Apr 28, 2016  1.35  1.36  1.28   1.30       0
3   Apr 27, 2016  1.38  1.40  1.34   1.36       0
4   Apr 26, 2016  1.40  1.41  1.37   1.38       0
5   Apr 22, 2016  1.42  1.43  1.41   1.42       0
6   Apr 21, 2016  1.44  1.46  1.42   1.42       0
7   Apr 20, 2016  1.48  1.48  1.42   1.46       0
8   Apr 19, 2016  1.48  1.52  1.44   1.46       0
9   Apr 18, 2016  1.50  1.52  1.48   1.48       0
10  Apr 15, 2016  1.50  1.54  1.49   1.50       0
11  Apr 14, 2016  1.50  1.54  1.48   1.52       0
12  Apr 13, 2016  1.47  1.52  1.47   1.48       0
13  Apr 12, 2016  1.49  1.54  1.46   1.48       0
14  Apr 11, 2016  1.50  1.54  1.46   1.54       0
15   Apr 8, 2016  1.51  1.52  1.48   1.50       0
16   Apr 7, 2016  1.52  1.56  1.52   1.54       0
17   Apr 6, 2016  1.59  1.60  1.51   1.52       0
18   Apr 5, 2016  1.66  1.66  1.58   1.60       0
19   Apr 4, 2016  1.78  1.80  1.66   1.68       0
20   Apr 1, 2016  1.81  1.82  1.76   1.77       0

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