pandas_datareader获取股票

pandas_datareader可以通过以下方式获取股票：

import pandas_datareader as pdr

# 获取A股某个股票的历史数据
df = pdr.get_data_yahoo('000001.SS', start='2010-01-01')

# 获取美股某个股票的历史数据
df = pdr.get_data_yahoo('AAPL', start='2010-01-01')

# 获取港股某个股票的历史数据
df = pdr.get_data_yahoo('00005.HK', start='2010-01-01')

其中，第一个参数为股票代码，第二个参数为开始日期。返回的是一个DataFrame对象，包含了股票的历史数据。可以使用`head()`和`tail()`方法来查看前几行和后几行数据。

相关问题

pandas_datareader获取股票数据的有效方式

可以使用pandas_datareader从Yahoo Finance或Google Finance获取股票数据。示例代码如下：

import pandas_datareader.data as web
import datetime

start = datetime.datetime(2019, 1, 1)
end = datetime.datetime(2019, 12, 31)

df = web.DataReader("AAPL", 'yahoo', start, end)
print(df.head())

这将获取2019年1月1日至2019年12月31日间Apple公司（AAPL）的股票数据，并将数据储存在DataFrame中。

pandas_datareader获取三只股票的信息

使用pandas_datareader获取三只股票的信息非常容易。首先需要导入pandas_datareader库。然后只需要在代码中设置股票代码和起始日期，就可以获取所需的股票数据。以下是获取三只股票信息的例子：

import pandas_datareader.data as web

# 设置股票代码
tickers = ['AAPL', 'GOOG', 'AMZN']

# 设置起始日期
start_date = '2020-01-01'

# 通过pandas_datareader获取股票数据
stock_data = web.DataReader(tickers, 'yahoo', start_date)

# 打印出获取到的数据
print(stock_data)

在这个例子中，我们设置了三只股票的代码：AAPL，GOOG和AMZN，起始日期为2020年1月1日。然后通过pandas_datareader函数获取这些股票的数据。我们将数据存储在名为stock_data的变量中，并使用print函数打印了出来。这个变量保存了所有股票在给定日期范围内的开盘价、收盘价、最高价、最低价和交易量等数据。

通过这种方式，我们可以轻松地获取股票数据，然后对数据进行处理和分析。这对于投资者和其他市场参与者来说非常有用。