使用Pandas的For循环:如何改进代码？

Question

我正在使用API来获取指数中股票的数据。API有一个最大请求限制，所以我正在解析数据。在每一次传递中，我都会附加API返回的Pandas，这样到最后，我就会得到一个包含完整索引的大数据帧--这在一个请求中是不会被接受的。

以下内容是正确的：

 # number of iterations
no_of_stocks = len(Mnemonics)
iterations = math.ceil(no_of_stocks / 50) - 1

# first iteration
string_mnemonics = ', '.join(Mnemonics[0:50])
stocks = ds.get_data(tickers= string_mnemonics, fields=['P'], start = '-1Y', end = '-0d', freq = 'D')

for i in range(iterations):
    to_parse_mnemonics = Mnemonics[(i+1)*50 : (i+2)*50]
    string = ', '.join(to_parse_mnemonics)
    stocks_temp = ds.get_data(tickers= string, fields=['P'], start = '-1Y', end = '-0d', freq = 'D')
    stocks = pd.concat([stocks, stocks_temp], axis = 1)

对我来说这看起来很奇怪。我的问题是:有没有办法只用一行代码发出请求？我认为do-while循环可以工作--或者定义一个完全在循环中定义的灵活的DataFrame。

我在编码和Python方面是个新手。

提前谢谢你。

Answer 1

我不认为有一个单行的解决方案，但我相信它可以简化一点。

# number of iterations
no_of_stocks = len(Mnemonics)
iterations = math.ceil(no_of_stocks / 50)

stocks = []
for i in range(iterations):
    string = ', '.join(Mnemonics[i*50 : (i+1)*50])
    stocks.append(ds.get_data(tickers=string, fields=['P'], start='-1Y', end='-0d', freq = 'D'))
stocks = pd.concat(stocks, axis=1)

另外，我认为在连接时清除索引是个好主意，因为之前的索引没有太多用处，所以可以在调用pd.concat时传入ignore_index=True