pandas_datareader.data
时间: 2023-04-25 14:02:07 浏览: 155
pandas_datareader.data是一个Python库,用于从多个数据源中获取金融数据。它可以从Yahoo Finance、Google Finance、FRED等数据源中获取数据,并将其转换为Pandas DataFrame格式,以便进行数据分析和可视化。该库是pandas库的一个扩展,可以方便地与其他数据分析工具集成使用。
相关问题
怎么用pandas_datareader.data爬取上证指数的全部数据
你可以使用 `pandas_datareader` 库的 `get_data_yahoo` 函数来获取上证指数的历史数据。具体步骤如下:
1. 首先,你需要导入相关的库:
```python
import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
import datetime
```
2. 接着,定义起始日期和结束日期,并使用 `web.DataReader` 函数来获取上证指数的历史数据:
```python
start = datetime.datetime(2000, 1, 1)
end = datetime.datetime(2021, 9, 30)
df = web.DataReader("000001.SS", "yahoo", start, end)
```
其中,`"000001.SS"` 表示上证指数的代码,`"yahoo"` 表示数据源为雅虎财经。你也可以使用其他数据源,如谷歌财经、Quandl 等。
3. 最后,你可以查看数据的头部和尾部,以确认数据是否正确获取:
```python
print(df.head())
print(df.tail())
```
完整代码如下:
```python
import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
import datetime
start = datetime.datetime(2000, 1, 1)
end = datetime.datetime(2021, 9, 30)
df = web.DataReader("000001.SS", "yahoo", start, end)
print(df.head())
print(df.tail())
```
注意,`pandas_datareader` 库的 `get_data_yahoo` 函数已经被弃用,建议使用 `DataReader` 函数来获取数据。另外,上证指数的代码为 `"000001.SS"`,不是 `"000001.SH"`。
module 'pandas_datareader.data' has no attribute 'get_components'
非常抱歉,`pandas_datareader` 库已经不再支持 `get_components()` 函数。你可以使用 `tushare` 库来获取上证指数中的股票代码。
下面是修改后的示例代码:
```python
import pandas_datareader.data as web
import pandas as pd
import tushare as ts
# 设置起始日期和结束日期
start_date = '2021-01-01'
end_date = '2021-12-31'
# 上证指数的代码为 '000001.SH'
index_code = '000001.SH'
# 获取上证指数中所有股票的代码
index_components = ts.get_index_stocks(index_code)
# 获取所有股票的历史数据
all_data = pd.DataFrame()
for code in index_components:
# 从 Yahoo Finance 上获取数据
data = web.get_data_yahoo(code + '.SS', start_date, end_date)
# 将数据添加到 all_data DataFrame 中
all_data = pd.concat([all_data, data])
# 将数据存储到 CSV 文件中
all_data.to_csv('shanghai_index_stocks_data.csv')
```
在上面的代码中,我们首先使用 `ts.get_index_stocks()` 函数获取上证指数中所有股票的代码,然后循环遍历所有股票,使用 `web.get_data_yahoo()` 函数从 Yahoo Finance 上获取历史数据,并将数据添加到一个 DataFrame 中。最后,使用 Pandas 的 `to_csv()` 函数将数据存储到 CSV 文件中。