for ticker in tickers_list: data[ticker] = yf.download(ticker, start_date, end_date)其他写法

这段代码可以有多种不同的写法，下面列举其中几种:

1. 使用列表推导式:

data = {ticker: yf.download(ticker, start_date, end_date) for ticker in tickers_list}

2. 使用循环和字典的setdefault方法:

data = {}
for ticker in tickers_list:
    data.setdefault(ticker, yf.download(ticker, start_date, end_date))

3. 使用循环和字典的get方法:

data = {}
for ticker in tickers_list:
    data[ticker] = yf.download(ticker, start_date, end_date)

这些写法的效果都与原来的代码相同，只是语法有些不同。

相关问题

运行代码import yfinance as yf # 获取某只股票的历史数据 ticker = yf.Ticker("AAPL") history = ticker.history(period="max") # 计算入量和卖出量的变化率 history["Buy Volume Change"] = history["Volume"].pct_change() history["Sell Volume Change"] = history["Volume"].pct_change() # 筛选出入量呈现上升趋势，卖出量呈现下降趋势的股票类型 selected_tickers = [] for symbol in ["AAPL", "GOOG", "AMZN", "FB", "TSLA"]: ticker = yf.Ticker(symbol) history = ticker.history(period="max") if (history["Buy Volume Change"].tail(30) > 0).all() and (history["Sell Volume Change"].tail(30) < 0).all(): selected_tickers.append(symbol) print(selected_tickers)

由于该代码涉及到 `yfinance` 库的使用，需要先安装该库。可以在命令行中运行以下命令进行安装：

pip install yfinance

安装完成后，可以将这段代码复制粘贴到 Python 环境中执行。请注意，该代码只是一个简单示例，实际使用时需要根据具体需求进行修改和优化。

def select_data(): df = (pd.read_hdf('../data/assets.h5', 'quandl/wiki/prices') .adj_close # 经过调整的价格 .unstack('ticker') .loc['2000':, tickers] .dropna()) df.to_hdf(hdf_store, 'data/real') select_data()

这段代码是一个函数 `select_data()`，它的作用是从一个 HDF 文件中选择数据，并将选择的数据保存到另一个 HDF 文件中。让我解释一下代码的具体步骤：

1. 首先，使用 `pd.read_hdf()` 函数从 HDF 文件中读取数据集。文件路径是 `'../data/assets.h5'`，数据集的键名是 `'quandl/wiki/prices'`。
2. 从读取的数据集中选择列 `'adj_close'`，这是经过调整的价格。
3. 使用 `unstack('ticker')` 方法对数据进行重新排列，以使每个股票的价格成为列。
4. 使用 `.loc['2000':, tickers]` 语法选择从年份 2000 年开始的数据，并且只选择给定的股票列表中的股票。
5. 使用 `dropna()` 方法去除含有缺失值的行。
6. 将选择的数据集保存到 HDF 文件中，路径为 `'data/real'`。

最后，函数 `select_data()` 被调用以执行上述步骤。