在 Python 中导入历史标准普尔 500 指数数据 [关闭]

Posted 2023-02-18

【中文标题】在 Python 中导入历史标准普尔 500 指数数据 [关闭]

【英文标题】：Importing Historical S&P 500 Data in Python [closed]

【发布时间】：2021-06-03 14:47:30

【问题描述】：

我正在尝试提取所有 S&P 500 股票的历史股票数据，例如开盘价和交易量，然后打印数据。但是，我的代码有缺陷。当我运行我的代码时，我收到一条消息，上面写着“AttributeError Traceback（最近一次调用最后一次）”和“AttributeError：'DataFrame' 对象没有属性'split'。”我哪里错了？

import pandas as pd
table=pd.read_html('https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_S%26P_500_companies')
df = table[0]
df.to_csv('S&P500-Info.csv')
df.to_csv("S&P500-Symbols.csv", columns=['Symbol'])

col_list = ["Symbol"]
df = pd.read_csv("S&P500-Symbols.csv", usecols=col_list)
stockdata = (df)

!pip install yfinance 
import yfinance as yf   

full_stock_data = yf.download(stockdata,'2010-01-01','2021-03-03') 
print(full_stock_data)

【问题讨论】：

“我的代码不工作”不是一个特别清晰或有用的描述。请edit描述您的预期输出，您当前的输出，以及两者之间的区别，或者您遇到的任何错误的完整错误回溯，以便我们了解如何提供帮助

感谢您的反馈。我编辑了我的帖子以包含更多信息。但是，我对编码很陌生，所以如果我应该包括其他内容，请告诉我。

【参考方案1】：

您在一列中有一个代码列表。现在您要求 yfinance 在多天内为每个代码提取多个列。

封闭的是 1 个股票代码的输出。请注意，该符号不包含在数据中。

[100%**] 1 个已完成 Open High Low Close Adj Close 日期 2010-01-04 26.000362 26.177889 25.870815 26.129908 20.074522 2010-01-05 26.134706 26.134706 25.789249 25.918797 19.912334 2010-01-06 25.880411 26.096321 25.837231 26.062737 20.022911 2010-01-07 26.057938 26.283443 25.942785 26.278646 20.188793 2010-01-08 26.273848 26.508949 26.235464 26.412991 20.292002 ... ... ... ... ... ... 2021-02-24 120.800003 122.910004 120.660004 122.379997 122.379997 2021-02-25 121.660004 122.760002 120.769997 121.580002 121.580002 2021-02-26 122.190002 122.360001 119.660004 119.779999 119.779999 2021-03-01 120.989998 122.949997 120.610001 122.209999 122.209999 2021-03-02 122.209999 123.099998 121.190002 122.529999 122.529999

          Volume  

日期 2010-01-04 10829095 2010-01-05 10562109 2010-01-06 11401417 2010-01-07 12857232 2010-01-08 12148604 ... ... 2021-02-24 4127400 2021-02-25 3468900 2021-02-26 5197500 2021-03-01 3858600 2021-03-02 4908100

[2809 行 x 6 列]

你能做的就是这样

    import pandas_datareader as web
    import pandas as pd
    #get your symbols using your code - mine is stocks
    dfAdjClose = web.DataReader(stocks, "yahoo", start="2010-01-01", end="2021-01-31") 
    ["Adj Close"]
    repeat for other data then you can do code to combine by symbol

【参考方案2】：

yf.download 需要一个 python 列表而不是 pd.Series。我认为您的 csv-construct 会起作用，但根本不需要它。这应该有效：

 table = pd.read_html('https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_S%26P_500_companies')
 df = table[0]
 stockdata = df['Symbol'].to_list()
 full_stock_data = yf.download(stockdata, '2010-01-01', '2021-03-03')
 print(full_stock_data['Volume'])

【讨论】：

你解决了我的问题。非常感谢您的帮助！