bloomberg数据返回错误的数据

Question

我这样做很好，直到创建一个测试错误(注释掉的行)：

import pdblp

# create a connection to bbg
con = pdblp.BCon()
con.start()

ticker = ['gbpeur curncy', 'usdeur curncy']
# ticker = ['gbpeur curncy', 'usdeur curncy', 'somejunk curncy']   <-- create a test error
field = ['Ticker', 'px_last']

df = con.ref(ticker, field)
print(df)

返回此数据文件：

          ticker    field   value
0  gbpeur curncy   Ticker  GBPEUR
1  gbpeur curncy  px_last  1.1698
2  usdeur curncy   Ticker  USDEUR
3  usdeur curncy  px_last  0.9507

现在完全相同，但是添加一个错误(不存在代码)。

回报如下：

ValueError: Unknow security 'somejunk curncy'

是否有标志或覆盖可以简单地覆盖坏数据以获得结果。

预期结果：

          ticker     field   value
0  gbpeur curncy    Ticker  GBPEUR
1  gbpeur curncy   px_last  1.1698
2  usdeur curncy    Ticker  USDEUR
3  usdeur curncy   px_last  0.9507
4  somejunk curncy  Ticker  None    <-- error like this
5  somejunk curncy px_last  None    <-- error like this

Answer 1

这是一种解决方案，它通过逐个检查和消除坏数据来返回较短的数据。我希望有覆盖的方法会比这种方法更好。

#%%
import pdblp

# create a connection to bbg
con = pdblp.BCon()
con.start()


ticker = ['gbpeur curncy', 'usdeur curncy', 'somejunk curncy']
field = ['Ticker', 'px_last']

# test each one for errors
good_tickers = []
for t in ticker:
    try:
        df = con.ref(t, field)
        good_tickers.append(t)
    except ValueError:
        print(f'error found with: {t}') 

good_tickers
df = con.ref(good_tickers, field)
print(df)

其结果是：

error found with: somejunk curncy
          ticker    field   value
0  gbpeur curncy   Ticker  GBPEUR
1  gbpeur curncy  px_last  1.1696
2  usdeur curncy   Ticker  USDEUR
3  usdeur curncy  px_last  0.9508