使用pandas_datareader在Python中获取金融数据

admin • 2024-05-29 10:30 • 代码基础 • 阅读 61

大家好，我是考100分的小小码，祝大家学习进步，加薪顺利呀。今天说一说使用pandas_datareader在Python中获取金融数据,希望您对编程的造诣更进一步.

金融数据在今天的商业世界中至关重要。从个人金融投资到公司财务管理，都需要大量的数据来支持决策。Python的pandas和pandas_datareader可以将这些数据获取和处理变得更加简便。

一、pandas_datareader简介

pandas_datareader是pandas库的一个子库，它可以通过一些预定义数据源来收集多种金融数据，如股票价格、汇率、期货等。目前pandas_datareader支持18个预定义数据源，包括Yahoo Finance、Quandl、FRED等。其中Yahoo Finance是最常用的数据源，因为它提供了大量的股票价格和指数数据，并且免费提供数据API。

接下来，让我们通过一个简单的例子来了解如何使用pandas_datareader获取数据。

二、使用pandas_datareader获取股票价格数据

在这个例子中，我们将使用pandas_datareader从Yahoo Finance获取苹果公司（AAPL）的历史股票价格数据。

# 导入必要的库
import pandas_datareader.data as web
import datetime

# 定义开始和结束时间
start = datetime.datetime(2018, 1, 1)
end = datetime.datetime(2020, 1, 1)

# 获取苹果公司的股票价格数据
df = web.DataReader('AAPL', 'yahoo', start, end)

# 打印前几行数据
print(df.head())

在这段代码中，我们首先导入了pandas_datareader库，然后定义了开始和结束时间，再使用DataReader函数从Yahoo Finance获取AAPL在开始和结束时间之间的股票价格数据。最后，我们打印了前几行数据。

执行上述代码，我们可以得到输出结果：

                 High        Low       Open      Close       Volume  Adj Close
Date                                                                          
2017-12-29  28.657499  28.379999  28.487499  28.538570   66020800.0  27.914204
2018-01-02  28.937500  28.690001  28.947500  27.834904  102223600.0  27.225672
2018-01-03  29.127501  28.937500  28.987499  27.834904  118071600.0  27.225672
2018-01-04  29.127501  28.937500  28.995001  28.090582   89738400.0  27.475395
2018-01-05  28.997499  28.912500  28.930000  28.328747   94640000.0  27.706520

在上述输出中，我们可以看到数据的日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量和复权收盘价（Adj Close）。

三、其他数据源

除了Yahoo Finance，pandas_datareader还支持其他一些预定义数据源，下面简单介绍一下：

1. Quandl

Quandl提供了来自各种行业的高质量数据，包括股票、期货、外汇、加密货币等。与Yahoo Finance不同，Quandl不免费，但它提供了一个免费的API和一个基本的费用方案。

2. FRED

FRED（联邦储备经济数据）是由美国联邦储备银行提供的一个大型经济数据库，它包含了许多重要的经济指标，如GDP、CPI、失业率等。这些数据可以帮助我们分析宏观经济情况。

3. World Bank

世界银行提供了许多国家的宏观经济数据，包括人口、财政、贸易等信息。这些数据可以帮助我们了解不同国家的经济情况，从而做出更好的决策。

四、总结

pandas_datareader是一个强大的工具，可以帮助我们收集和处理金融数据。通过使用多个预定义数据源，我们可以获取各种各样的数据，包括股票价格、汇率、期货等。在未来的商业和金融世界中，数据将发挥越来越重要的作用，因此学会如何使用pandas_datareader是非常有必要的。

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