stock_data = YahooFinancials(stock_code).get_historical_price_data(start_date, end_date, 'daily') price_data = stock_data[stock_code]['prices'] columns = ['formatted_date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'adjclose', 'volume'] new_columns = ['Date', 'Open', 'High', 'Low'...
使用yfinance (Yahoo Finance的Python接口)来获取股票数据并每分钟保存一次。请注意,需要安装 yfinance 和 pandas 库: import yfinance as yf import pandas as pd import time def fetch_stock_data(stock_symbol): # 获取股票数据 data = yf.download(tickers=stock_symbol, period="1d", interval="1m") retur...
下载完的资料跟yahoo finance大致一样，就多一栏计价币别，少一栏调整后股价 b. 如何通过Investing.com抓到想分析的股票并且透过investpy下载及其他市场资料 先到官网里面输入想要的股票或找到想下载的数据 点进去后可以看到代号及所属市场可以找到investpy.get_stock_historical_data所要的参数了 因为investpy还提供不...
1. 2. 在上述代码中,我们通过yf.Ticker()函数指定了要获取数据的股票代码(此处以苹果公司(AAPL)为例),然后使用stock.history()函数获取该股票的历史数据。 数据处理 对获取到的数据进行处理,可以进行数据分析、可视化等操作。 完成 至此,我们已经成功获取了指定股票的Yahoo财经数据,并对其进行了处理。 通过以上步骤...
print getHistoryStockData(code, dataUrl) #创业板股票 for code in range(300001, 300400): dataUrl = "http://ichart.yahoo.com/table.csv?s=%d.SZ&a=01&b=01&c=2005&d=01&e=01&f=2015&g=d" % code print getHistoryStockData(code, dataUrl) ...
pandas_datareader.get_data_yahoo(code,'2019-01-01','2019-03-31')11 #删除最后一行，因为get_data_yahoo会多取一天数据12 stock.drop(stock.index[len(stock)-1],inplace=True)13 #保存在本地14 stock.to_csv('D:\\stockData\ch7\\600895.csv')15 df = pd.read_csv('D:/stockData/...
None#全球股票指数defgetWorldStockIndexInfo(stockDict):try:#http://download.finance.yahoo.com/d/quotes.csv?s=^IXIC&f=sl1c1p2lyahooCode = stockDict['yahoo'] dataUrl="http://download.finance.yahoo.com/d/quotes.csv?s="+ yahooCode +"&f=sl1c1p2l"stdout=urllib.request.urlopen(dataUrl) ...
这里将股票数据存储在 stockData.txt文本文件中,我们使用 pandas.read_table() 函数将文件数据读入成 DataFrame 格式。 其中参数 usecols=range(15) 限制只读取前15列数据,parse_dates=[0] 表示将第一列数据解析成时间格式,index_col=0 则将第一列数据指定为索引。
end=datetime.date.today()#Let's get Apple stock data; Apple's ticker symbol is AAPL#First argument is the series we want, second is the source ("yahoo" for Yahoo! Finance), third is the start date, fourth is the end dateapple = web.DataReader("AAPL","yahoo", start, end) ...
stock = pd.read_table('stockData.txt', usecols=range(15), parse_dates=[0], index_col=0) stock = stock[::-1]#逆序排列 stock.head() 以上显示了前5行数据,要得到数据的更多信息,可以使用.info()方法。它告诉我们该数据一共有20行,索引是时间格式,日期从2015年1月5日到2015年1月30日。总共有...