pandas_datareader怎么读取Google Finance

pandas_datareader可以通过调用Google Finance的API来读取数据。需要使用pandas_datareader.data模块中的DataReader函数，并指定数据源为'google'，并提供股票代码和时间范围作为参数。

以下是读取谷歌股票（GOOG）在2017年1月1日至2017年12月31日之间的每日收盘价的示例代码：

import pandas_datareader.data as web
import datetime

start = datetime.datetime(2017, 1, 1)
end = datetime.datetime(2017, 12, 31)

df = web.DataReader('GOOG', 'google', start, end)
print(df)

其中，'GOOG'为谷歌股票的代码，start和end为开始和结束时间，返回的结果是一个包含每日收盘价的DataFrame。

相关问题

pandas_datareader.datareader

pandas_datareader是一个Python包，用于从各种数据源中提取金融和经济数据。它提供了一些函数来访问不同的数据源，如Yahoo Finance、Google Finance和Alpha Vantage等。你可以使用pandas_datareader包中的函数来获取股票价格、财务数据、经济指标等信息。引用中的代码示例展示了如何使用pandas_datareader中的函数从Yahoo Finance获取股票价格数据，并对数据进行一些处理和计算。

pandas_datareader data_source

在`pandas_datareader`中，`data_source`参数用于指定数据源。可以使用的常见数据源包括但不限于以下几种：

- Alpha Vantage (`av`)
- Federal Reserve Economic Data (`fred`)
- Yahoo Finance (`yahoo`)
- World Bank (`worldbank`)
- Google Finance (`google`)

例如，要从Alpha Vantage获取数据，可以将`data_source`参数设置为`av`。示例代码如下：

import pandas_datareader as pdr

# 设置data_source为Alpha Vantage
df = pdr.get_data_av("AAPL", api_key='YOUR_API_KEY', data_source='av')

print(df.head())

请注意，某些数据源可能需要提供API密钥或其他身份验证信息。具体使用方法和要求，请参考相应数据源的文档或官方网站。