python - 如何在 Python 中使用 pandas 重命名 DataFrame 中的列

Question

我有五个从 Yahoo! 导入的股票投资组合财务，需要创建一个包含所有股票 2016 年收盘价的 DataFrame。但是，我很难用相应的股票名称来标记这些列。

import pandas.io.data as web
import pandas_datareader.data as web
import pandas as pd

from pandas import Series, DataFrame
import numpy as np
import datetime

start = datetime.datetime(2016, 1, 1)
end = datetime.datetime(2016, 12, 31)

NFLX = web.DataReader("NFLX", 'yahoo', start, end)
AAPL = web.DataReader("AAPL", 'yahoo', start, end)
GOOGL = web.DataReader("GOOGL", 'yahoo', start, end)
FB = web.DataReader("FB", 'yahoo', start, end)
TSLA = web.DataReader("TSLA", 'yahoo', start, end)

df_NFLX = pd.DataFrame(NFLX['Close'])
df_AAPL = pd.DataFrame(AAPL['Close'])
df_GOOGL = pd.DataFrame(GOOGL['Close'])
df_FB = pd.DataFrame(FB['Close'])
df_TSLA = pd.DataFrame(TSLA['Close'])
frames = [df_NFLX, df_AAPL, df_GOOGL, df_FB, df_TSLA]
result = pd.concat(frames, axis = 1)
result = result.rename(columns = {'Two':'N'})
result

我的代码产生了这个 - 我想相应地为每一列命名。

Out[15]: 
                 Close       Close       Close       Close       Close
Date                                                                  
2016-01-04  109.959999  105.349998  759.440002  102.220001  223.410004
2016-01-05  107.660004  102.709999  761.530029  102.730003  223.429993
2016-01-06  117.680000  100.699997  759.330017  102.970001  219.039993
2016-01-07  114.559998   96.449997  741.000000   97.919998  215.649994
2016-01-08  111.389999   96.959999  730.909973   97.330002  211.000000
2016-01-11  114.970001   98.529999  733.070007   97.510002  207.850006
2016-01-12  116.580002   99.959999  745.340027   99.370003  209.970001

Answer 1

修补您编写的代码的一种简单方法是将名称列表分配给 df.columns。

df.columns = ['NFLX', 'AAPL', 'GOOGL', 'FB', 'TSLA']

但是，有一些方法可以使您的大部分代码更加简洁，这也允许您将股票名称明确指定为列名称。我会回到开头(在定义 start 和 end 之后)首先创建要获取的股票行情列表。

start = datetime.datetime(2016, 1, 1)
end = datetime.datetime(2016, 12, 31)
tickers = ['NFLX', 'AAPL', 'GOOGL', 'FB', 'TSLA']

然后您可以在某种循环中构建所有数据帧。如果您只需要 Close 列，您可以立即提取该列，实际上您可以从所有这些列中创建一个 dict，然后构造一个 DataFrame 直接来自 dict。

result = DataFrame({t: web.DataReader(t, 'yahoo', start, end)['Close']
                    for t in tickers})

另一种方法是将所有股票数据放在 Panel 中，如果您可能想要使用其他列，这将很有用。

p = pd.Panel({t: web.DataReader(t, 'yahoo', start, end) for t in tickers})

然后你可以提取Close数字

result = p[:,:,'Close']

您会注意到它自动具有正确的列标签。