Pandas雅虎财经DataReader

Question

我试图让调整接近价格从雅虎财经到一个DataFrame。我有我想要的所有股票，但我不能按日期排序。

stocks = ['ORCL', 'TSLA', 'IBM','YELP', 'MSFT']
ls_key = 'Adj Close'
start = datetime(2014,1,1)
end = datetime(2014,3,28)    
f = web.DataReader(stocks, 'yahoo',start,end)


cleanData = f.ix[ls_key]
dataFrame = pd.DataFrame(cleanData)

print dataFrame[:5]

我得到了以下结果，这几乎是完美的。

              IBM   MSFT   ORCL    TSLA   YELP
Date                                           
2014-01-02  184.52  36.88  37.61  150.10  67.92
2014-01-03  185.62  36.64  37.51  149.56  67.66
2014-01-06  184.99  35.86  37.36  147.00  71.72
2014-01-07  188.68  36.14  37.74  149.36  72.66
2014-01-08  186.95  35.49  37.61  151.28  78.42

但是，日期不是一个项目。所以当我运行的时候：

print dataFrame['Date']

我得到了错误：

KeyError: u'no item named Date'

希望有人能帮我添加日期。

Answer 1

import pandas_datareader.data as web
import datetime    

start = datetime.datetime(2013, 1, 1)
end = datetime.datetime(2016, 1, 27)
df = web.DataReader("GOOGL", 'yahoo', start, end)

dates =[]
for x in range(len(df)):
    newdate = str(df.index[x])
    newdate = newdate[0:10]
    dates.append(newdate)

df['dates'] = dates

print df.head()
print df.tail()

Answer 2

日期在索引值中。

要将其放入列值中，只需使用：

dataframe.reset_index(inplace=True,drop=False)

然后你就可以使用

dataframe['Date'] 

因为"Date“现在将成为dataframe列中的关键字之一。

Answer 3

使用dataFrame["Date"] = dataframe.index可使用dataFrame.index直接访问日期或添加显式列

stocks = ['ORCL', 'TSLA', 'IBM','YELP', 'MSFT']
ls_key = 'Adj Close'
start = datetime(2014,1,1)
end = datetime(2014,3,28)    
f = web.DataReader(stocks, 'yahoo',start,end)


cleanData = f.ix[ls_key]
dataFrame = pd.DataFrame(cleanData)
dataFrame["Date"] = dataframe.index
print dataFrame["Date"] ## or print dataFrame.index