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当我学习如何从 S&P 500 的维基百科获取数据时遇到一些错误,我的目的是从维基百科获取数据并用 python 进行分析,所有这些都是按照教程视频进行的,我是 python 或编码的初学者,
这是我的代码
import bs4 as bs
import datetime as dt
import os
import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
import pickle
import requests
def save_sp500_tickers():
resp = requests.get(
'https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_S%26P_500_companies')
soup = bs.BeautifulSoup(resp.text, "lxml")
table = soup.find('table', {'class': 'wikitable sortable'})
tickers = []
for row in table.findAll('tr')[1:]:
ticker = row.findAll('td')[0].text
tickers.append(ticker)
with open("sp500tickers.pickle", "wb") as f:
pickle.dump(tickers, f)
print(tickers)
return tickers
#return tickers
# save_sp500_tickers()
def get_data_from_yahoo(reload_sp500=False):
if reload_sp500:
tickers = save_sp500_tickers()
else:
with open("sp500tickers.pickle", "rb") as f:
tickers = pickle.load(f)
if not os.path.exists('stock_dfs'):
os.makedirs('stock_dfs')
start = dt.datetime(2000,1,1)
end = dt.datetime(2016,12,31)
for ticker in tickers:
if not os.path.exists('stock_dfs/{}.csv'.format(ticker)):
df = web.DataReader(ticker, 'yahoo', start, end)
df.to_csv('stock_dfs/{}.csv'.format(ticker))
else:
print('Already have {}'.format(ticker))
get_data_from_yahoo()
我已经修改了所有格式和缩进错误,但终端说
traceback (most recent call last):
File "C:\Users\CNTHWAN8\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\pandas_datareader\yahoo\daily.py", line 157, in _read_one_data
data = j["context"]["dispatcher"]["stores"]["HistoricalPriceStore"]
KeyError: 'HistoricalPriceStore'
During handling of the above exception, another exception occurred:
Traceback (most recent call last):
File "c:/Users/CNTHWAN8/Desktop/personal/Python/salesorder/Python/sp500 companites.py", line 52, in <module>
get_data_from_yahoo()
File "c:/Users/CNTHWAN8/Desktop/personal/Python/salesorder/Python/sp500 companites.py", line 46, in get_data_from_yahoo
df = web.DataReader(ticker, 'yahoo', start, end)
File "C:\Users\CNTHWAN8\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\pandas\util\_decorators.py", line 208, in wrapper
return func(*args, **kwargs)
File "C:\Users\CNTHWAN8\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\pandas_datareader\data.py", line 387, in DataReader
session=session,
File "C:\Users\CNTHWAN8\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\pandas_datareader\base.py", line 251, in read
df = self._read_one_data(self.url, params=self._get_params(self.symbols))
File "C:\Users\CNTHWAN8\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\pandas_datareader\yahoo\daily.py", line 160, in _read_one_data
raise RemoteDataError(msg.format(symbol, self.__class__.__name__))
pandas_datareader._utils.RemoteDataError: No data fetched for symbol MMM
using YahooDailyReader
C:\Users\CNTHWAN8\Desktop\personal\Python\salesorder\Python>C:/Users/CNTHWAN8/AppData/Local/Programs/Python/Python37/python.exe "c:/Users/CNTHWAN8/Desktop/personal/Python/salesorder/Python/sp500 companites.py"
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\CNTHWAN8\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\pandas_datareader\yahoo\daily.py", line 157, in _read_one_data
data = j["context"]["dispatcher"]["stores"]["HistoricalPriceStore"]
KeyError: 'HistoricalPriceStore'
During handling of the above exception, another exception occurred:
Traceback (most recent call last):
File "c:/Users/CNTHWAN8/Desktop/personal/Python/salesorder/Python/sp500 companites.py", line 51, in <module>
get_data_from_yahoo()
File "c:/Users/CNTHWAN8/Desktop/personal/Python/salesorder/Python/sp500 companites.py", line 45, in get_data_from_yahoo
df = web.DataReader(ticker, 'yahoo', start, end)
File "C:\Users\CNTHWAN8\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\pandas\util\_decorators.py", line 208, in wrapper
return func(*args, **kwargs)
File "C:\Users\CNTHWAN8\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\pandas_datareader\data.py", line 387, in DataReader
session=session,
File "C:\Users\CNTHWAN8\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\pandas_datareader\base.py", line 251, in read
df = self._read_one_data(self.url, params=self._get_params(self.symbols))
File "C:\Users\CNTHWAN8\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\pandas_datareader\yahoo\daily.py", line 160, in _read_one_data
raise RemoteDataError(msg.format(symbol, self.__class__.__name__))
pandas_datareader._utils.RemoteDataError: No data fetched for symbol MMM
using YahooDailyReader
所以我有点困惑发生了什么以及如何解决这个问题,任何人都可以帮助我,非常感谢
最佳答案
问题是 ticker
中的 \n
- 您必须将其剥离才能获得 ie。 MMM
而不是 MMM\n
ticker = row.findAll('td')[0].text.strip()
之后它开始创建 csv 文件。
<小时/>还有其他问题。
对于BKR
(以及其他一些),它显示错误KeyError:'Date'
。可能是从服务器读取数据时出现问题。它需要 try/except
来跳过这个问题。
try:
df = web.DataReader(ticker, 'yahoo', start, end)
df.to_csv('stock_dfs/{}.csv'.format(ticker))
except Exception as ex:
print('Error:', ex)
<小时/>
import bs4 as bs
import datetime as dt
import os
import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
import pickle
import requests
def save_sp500_tickers():
resp = requests.get('https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_S%26P_500_companies')
soup = bs.BeautifulSoup(resp.text, "lxml")
table = soup.find('table', {'class': 'wikitable sortable'})
tickers = []
for row in table.findAll('tr')[1:]:
ticker = row.findAll('td')[0].text.strip()
tickers.append(ticker)
with open("sp500tickers.pickle", "wb") as f:
pickle.dump(tickers, f)
print(tickers)
return tickers
def get_data_from_yahoo(reload_sp500=False):
if reload_sp500:
tickers = save_sp500_tickers()
else:
with open("sp500tickers.pickle", "rb") as f:
tickers = pickle.load(f)
if not os.path.exists('stock_dfs'):
os.makedirs('stock_dfs')
start = dt.datetime(2000, 1, 1)
end = dt.datetime(2016, 12, 31)
for ticker in tickers:
print(ticker)
if not os.path.exists('stock_dfs/{}.csv'.format(ticker)):
try:
df = web.DataReader(ticker, 'yahoo', start, end)
df.to_csv('stock_dfs/{}.csv'.format(ticker))
except Exception as ex:
print('Error:', ex)
else:
print('Already have {}'.format(ticker))
get_data_from_yahoo(True)
关于python - key 错误 : 'HistoricalPriceStore' ,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/58708111/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!