将来自此对象的股票报价数据存储到python熊猫数据框架中。

Question

我有一个从win2com导入的python对象，它包含股票价格报价。numbars是股票历史记录中的栏数。quotations是包含股票报价的对象。

为了检索和存储价格和日期，python代码将如下所示；

for x in range(0,num_bars):
    date_quote[x] = quotations(x).Date.date()
    close[x] = quotations(x).Close
    open[x] = quotations(x).Open
    high[x] = quotations(x).Low
    low[x] = quotations(x).High
    volume[x] = quotations(x).Volume
    open_int[x] = quotations(x).OpenInt

我今天才发现了熊猫的数据，并认为最好将股票报价数据存储到熊猫数据中，以利用围绕熊猫建立的生态系统。但是，当我查看由pandas_datareader模块创建的dataframe结构时，它看起来非常复杂。是否有任何方便的方法，如API或库，将库存数据从quotations对象存储到熊猫数据帧？

我正在使用python v3.6

Answer 1

你可以这样做：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(columns=['Date', 'Close', 'Open', 'Low', 
                           'High', 'Volume', 'OpenInt'])
for i in range(num_bars):
    df.loc[i] = [quotations(i).Date.date(),
                 quotations(i).Close,
                 quotations(i).Open,
                 quotations(i).Low,
                 quotations(i).High,
                 quotations(i).Volume,
                 quotations(i).OpenInt]

在那之后，你将得到df DataFrame的股票报价数据。

Answer 2

也许你是在找：

从pandas_datareader导入数据aapl = data.DataReader('AAPL'，'google'，'1980-01-01')