python - pandas_datareader.data 不返回从开始日期到结束日期的所有股票值-6ren

python - pandas_datareader.data 不返回从开始日期到结束日期的所有股票值

转载作者：太空宇宙更新时间：2023-11-03 16:36:15

我正在尝试使用pandas_datareader.data从雅虎获取股票数据，但我不断收到丢失的数据部分。这是我编码的内容。我现在想做的就是返回开始日期和结束日期之间的所有数据

import pandas as pd 

import pandas_datareader.data as web

from datetime import datetime



ibm = web.DataReader('IBM',  'yahoo', datetime(2015,1,1)

datetime(2016,1,1))

现在返回的是:

data

我很困惑为什么当我尝试创建我的集合时会得到带有所有丢失数据的椭圆。任何帮助将不胜感激!

最佳答案

这就是 pandas 显示结果 (as explained here) 的方式。 pandas 忽略超出 pd.set_option('max_rows', X) 设置的行(我相信 default 是 50)。您可以使用pd.options.display.max_rows查看限制。

尝试 ibm.info()，您应该会看到行数比显示的行数多。

您的查询结果为:

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 252 entries, 2015-01-02 to 2015-12-31
Data columns (total 6 columns):
Open         252 non-null float64
High         252 non-null float64
Low          252 non-null float64
Close        252 non-null float64
Volume       252 non-null int64
Adj Close    252 non-null float64
dtypes: float64(5), int64(1)
memory usage: 13.8 KB
None

但显示为(尽管有省略号，但底部不是行x列信息):

                  Open        High         Low       Close    Volume  \
Date                                                                   
2015-01-02  161.309998  163.309998  161.000000  162.059998   5525500   
2015-01-05  161.270004  161.270004  159.190002  159.509995   4880400   
2015-01-06  159.669998  159.960007  155.169998  156.070007   6146700   
2015-01-07  157.199997  157.199997  154.029999  155.050003   4701800   
2015-01-08  156.240005  159.039993  155.550003  158.419998   4236800   
2015-01-09  158.419998  160.339996  157.250000  159.110001   4484800   
2015-01-12  159.000000  159.250000  155.759995  156.440002   4182800   
2015-01-13  157.259995  159.970001  155.679993  156.809998   4377500   
2015-01-14  154.860001  156.490005  153.740005  155.800003   4690300   
2015-01-15  156.690002  156.970001  154.160004  154.570007   4248400   
2015-01-16  153.820007  157.630005  153.820007  157.139999   5756000   
2015-01-20  156.699997  157.330002  154.029999  156.949997   8392800   
2015-01-21  153.029999  154.500000  151.070007  152.089996  11897100   
2015-01-22  151.940002  155.720001  151.759995  155.389999   6120100   
2015-01-23  155.029999  157.600006  154.889999  155.869995   4834800   
2015-01-26  158.259995  159.460007  155.770004  156.360001   7888100   
2015-01-27  154.940002  155.089996  152.589996  153.669998   5659600   
2015-01-28  154.000000  154.529999  151.550003  151.550003   4495900   
2015-01-29  151.380005  155.580002  149.520004  155.479996   8320800   
2015-01-30  153.910004  155.240005  153.039993  153.309998   6563600   
2015-02-02  154.000000  154.660004  151.509995  154.660004   4712200   
2015-02-03  154.750000  158.600006  154.750000  158.470001   5539400   
2015-02-04  157.210007  158.710007  156.699997  156.960007   3678500   
2015-02-05  157.289993  158.589996  157.149994  157.910004   5253600   
2015-02-06  157.339996  158.080002  156.229996  156.720001   3225000   
2015-02-09  156.000000  157.500000  155.399994  155.750000   3057700   
2015-02-10  156.740005  158.559998  155.080002  158.559998   4440600   
2015-02-11  157.759995  159.089996  157.169998  158.199997   3626700   
2015-02-12  158.720001  159.500000  158.089996  158.520004   3333100   
2015-02-13  158.779999  160.800003  158.639999  160.399994   3706900   
...                ...         ...         ...         ...       ...   
2015-11-18  134.789993  135.910004  134.259995  135.820007   4149200   
2015-11-19  136.210007  137.740005  136.009995  136.740005   4753600   
2015-11-20  137.369995  138.919998  137.250000  138.500000   5176400   
2015-11-23  138.529999  138.869995  137.119995  138.460007   5137900   
2015-11-24  137.649994  139.339996  137.309998  138.600006   3407700   
2015-11-25  138.369995  138.429993  137.380005  138.000000   3238200   
2015-11-27  138.000000  138.809998  137.210007  138.460007   1415800   
2015-11-30  138.610001  139.899994  138.520004  139.419998   4545600   
2015-12-01  139.580002  141.399994  139.580002  141.279999   4195100   
2015-12-02  140.929993  141.210007  139.500000  139.699997   3725400   
2015-12-03  140.100006  140.729996  138.190002  138.919998   5909600   
2015-12-04  138.089996  141.020004  137.990005  140.429993   4571600   
2015-12-07  140.160004  140.410004  138.809998  139.550003   3279400   
2015-12-08  138.279999  139.059998  137.529999  138.050003   3905200   
2015-12-09  137.380005  139.839996  136.229996  136.610001   4615000   
2015-12-10  137.029999  137.850006  135.720001  136.779999   4222300   
2015-12-11  135.229996  135.440002  133.910004  134.570007   5333800   
2015-12-14  135.309998  136.139999  134.020004  135.929993   5143800   
2015-12-15  137.399994  138.970001  137.279999  137.789993   4207900   
2015-12-16  139.119995  139.649994  137.789993  139.289993   4345500   
2015-12-17  139.350006  139.500000  136.309998  136.750000   4089500   
2015-12-18  136.410004  136.960007  134.270004  134.899994  10026100   
2015-12-21  135.830002  135.830002  134.020004  135.500000   5617500   
2015-12-22  135.880005  138.190002  135.649994  137.929993   4263800   
2015-12-23  138.300003  139.309998  138.110001  138.539993   5164900   
2015-12-24  138.429993  138.880005  138.110001  138.250000   1495200   
2015-12-28  137.740005  138.039993  136.539993  137.610001   3143400   
2015-12-29  138.250000  140.059998  138.199997  139.779999   3943700   
2015-12-30  139.580002  140.440002  139.220001  139.339996   2989400   
2015-12-31  139.070007  139.100006  137.570007  137.619995   3462100   

             Adj Close  
Date                    
2015-01-02  153.863588  
2015-01-05  151.442555  
2015-01-06  148.176550  
2015-01-07  147.208134  
2015-01-08  150.407687  
2015-01-09  151.062791  
2015-01-12  148.527832  
2015-01-13  148.879114  
2015-01-14  147.920202  
2015-01-15  146.752415  
2015-01-16  149.192426  
2015-01-20  149.012033  
2015-01-21  144.397834  
2015-01-22  147.530934  
2015-01-23  147.986654  
2015-01-26  148.451876  
2015-01-27  145.897925  
2015-01-28  143.885151  
2015-01-29  147.616379  
2015-01-30  145.556132  
2015-02-02  146.837859  
2015-02-03  150.455161  
2015-02-04  149.021536  
2015-02-05  149.923486  
2015-02-06  149.837432  
2015-02-09  148.910029  
2015-02-10  151.596622  
2015-02-11  151.252431  
2015-02-12  151.558385  
2015-02-13  153.355812  
...                ...  
2015-11-18  133.161622  
2015-11-19  134.063613  
2015-11-20  135.789160  
2015-11-23  135.749949  
2015-11-24  135.887208  
2015-11-25  135.298946  
2015-11-27  135.749949  
2015-11-30  136.691151  
2015-12-01  138.514746  
2015-12-02  136.965669  
2015-12-03  136.200937  
2015-12-04  137.681377  
2015-12-07  136.818611  
2015-12-08  135.347970  
2015-12-09  133.936153  
2015-12-10  134.102824  
2015-12-11  131.936088  
2015-12-14  133.269455  
2015-12-15  135.093050  
2015-12-16  136.563691  
2015-12-17  134.073412  
2015-12-18  132.259616  
2015-12-21  132.847878  
2015-12-22  135.230309  
2015-12-23  135.828370  
2015-12-24  135.544053  
2015-12-28  134.916580  
2015-12-29  137.044105  
2015-12-30  136.612715  
2015-12-31  134.926379  

[252 rows x 6 columns]

关于python - pandas_datareader.data 不返回从开始日期到结束日期的所有股票值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/37174237/

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我有一个奇怪的情况，只有错误状态保存到数据库中。当“状态”应该为 true 时，我的查询仍然执行 false。我有具有此功能的 Controller public function change_a
mysql SUM(值) 其中 SUM(值) > 2500
我有一个交易表(针对所需列进行了简化): id client_id value 1 1 200 2 2 150 3 1

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