问题标签 [pandas-datareader]

我使用 pandas 数据阅读器包从 fred、yahoo Finance 等网站提取经济时间序列。我从“fred”网站和雅虎财经的历史 sp500 (^GSPC) 中提取了我们的衰退 (USREC) 系列。

美国历史衰退：

输出：

标准普尔 500 指数回报

输出：

我想合并这两个数据框，但一个有一个月的开始日期，另一个有一个月的结束日期。我如何制作 a) 日期列 yyyy-mm b) 将两个框架的日期列设为月开始或月末？

谢谢您的帮助！

我正在使用带有 Python 3.6 的 Windows，到目前为止，对于许多其他软件包，运行都没有问题。

我正在尝试安装和使用 pandas-datareader，但是在我成功安装之后：

当尝试在pycharm / jupyter中运行它时，我收到：

ModuleNotFoundError：没有名为“pandas_datareader”的模块

当我pip3 list在 cmd 命令中运行时，我可以看到它已安装（pandas (0.22.0) pandas-datareader (0.5.0)）。

关于这个问题，我看了很多答案，但仍然无法解决这个问题。另外，我确定该目录已添加到 Windows 路径中。

I am editing a CSV file in Python, I have deleted some columns, created an index and filtered. But I have not been able to extract the numerical part of the columas. How can I extract only the numerical information from the columns?

Extract only the numeric part of the column data. example:

MarketTime = 11: 18: 26.549

The whole column should be like this:

11: 18: 26,549

import pandas as pd

df = pd.read_csv('C:/Users/TECNOLOGIA/datos.csv',names=['LocalTime', 'Message', 'MarketTime', 'Symbol', 'Type', 'Price', 'Size', 'Source','Condition','Tick','Mmid','SubMarketId','Date'], usecols=['Type','MarketTime','Price'],index_col='Type') df=(df.loc['Type=0']) print (df)

我很好奇在从 csv 文件读取到 pandas 中的数据框时如何为每一列确定 dtype。

例如，在读取 csv 文件时，尽管值是 int，但它们可以获得 'object' 而不是 'int' 的 dtype，并且检查列值的类型会给出(class str)

有没有办法在read_csv熊猫方法中实际创建数据框之前检查类型？

我正在使用 Pandas-Datareader 通过 Yahoo Finance 从一堆 ETF 中收集数据，尽管数据似乎可用，但我在少数代码中遇到了奇怪的错误。代码非常简单：

并且适用于我的大部分股票，但不是全部：

EMLP 工作正常。尽管网站上提供了 GDVD 的历史数据，但 Datareader 会为GDVD 生成类似此URL 的 URL。我使用 GDVD url 在 Chrome 中看到以下错误：

有没有办法获得这些股票的历史价格？万一任何人都可以看到模式，完整的失败代码列表：

我在 Ubuntu 16.04 中使用 Python 3.6。

从这个非常简单的程序：

我得到了这个非常令人印象深刻的错误列表：

我现在真的知道是什么导致了这个错误，而不是在程序尝试导入 pandas_datareader 时发生。

我是 data_reader 的新手，但我很确定导入命令在语法上是正确的。

谁能提出问题是什么？

解决方案：在 Windows 上使用 jupyter notebook，所以永远无法连接到 env/kernel。在pycharm中加载了anaconda环境，现在一切正常

我正在使用 Anaconda 和 jupyter 笔记本，但我在尝试导入 pandas 数据读取器并由于某种原因不断收到 ModuleNotFoundError 时经常遇到错误。

在活动环境中，我尝试使用多种安装方法（常规、通过站点链接、pip 安装）多次重新安装 pandas-datareader。

我尝试将我的 Python 版本降级到 3.6.0，但对所有这些版本都出现了相同的错误。

我还检查了 /Lib/site-packages 环境中的文件夹，两个文件夹（pandas_datareader 和 pandas_datareader-0.5.0.dist-info）都位于那里。

真的不知道从这里去哪里。任何帮助表示赞赏

我有一个 Python (3.6) 脚本，它将 csv 文件中的数据读取到 pandas 数据框中，pandas 对从 CSV 文件中读取的每一行执行操作...

这适用于静态 CSV 文件，例如所有要处理的数据都已包含在 CSV 文件中的文件...

我希望能够从另一个 Python 进程附加到 CSV 文件，以便可以将数据连续输入到 pandas 数据帧中，或者如果将数据输入到 pandas 的进程到达文件末尾，它会等待一个新的要附加到 CSV 文件的行，然后继续将行读入 pandas...

这可能吗？

我是熊猫的新手，目前，我很难理解熊猫如何与实时/动态数据一起使用，因为我看到的所有示例似乎都使用静态 CSV 文件作为数据源。

理想情况下，我希望能够直接从消息队列中将行输入到熊猫中，但我认为这是不可能的 - 所以我在想，如果我有第二个 Python 脚本从队列中接收消息然后追加它作为 CVS 文件的新行，原始脚本可以将其读入 pandas ......

我是否误解了熊猫的工作方式，或者您能否就我是否/如何让这种事情发挥作用提供任何指示？

我正在使用下面的代码，并且我已经向它传递了最多 200 个股票代码（ticker_list）的历史数据请求 - 它适用于 200 个股票代码，但不适用于 400 个股票代码。关于如何在一个请求中获取 400 个代码的数据的任何想法？有没有办法在我的每个请求上设置一个计时器？