一、什么是pandasdatareader？
pandasdatareader是一个使用Python语言获取数据的库，主要通过pandas库对Yahoo Finance、Google Finance、World Bank等数据源进行操作。pandasdatareader支持多个金融数据源，可以使用一个API来获取多个数据源的数据信息，使得数据的获取更加方便。
二、pandasdatareader的安装及使用
使用pip进行安装：pip install pandas-datareader
安装完成后就可以在Python脚本中进行调用。下面的代码用于从Yahoo Finance获取苹果公司的股票价格信息：
import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
start = pd.to_datetime('2020-05-01')
end = pd.to_datetime('2020-05-31')
data = web.DataReader('AAPL', 'yahoo', start, end)
print(data.head())
在上面的代码中，’AAPL’是苹果公司的股票代码，’yahoo’是指从Yahoo Finance获取数据，start和end是指数据的时间跨度。
三、get_data_yahoo()函数的使用
pandasdatareader库中有很多函数可以使用，其中get_data_yahoo()函数可以从Yahoo Finance获取股票价格信息。下面的代码用于获取苹果公司的股票价格、交易量和股票分割信息：
import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
start = pd.to_datetime('2020-05-01')
end = pd.to_datetime('2020-05-31')
data = web.get_data_yahoo('AAPL', start, end)
print(data.head())
在上面的代码中，’AAPL’是苹果公司的股票代码，start和end是指数据的时间跨度，get_data_yahoo()函数会返回一个包含苹果公司股票价格、交易量和股票分割信息的Dataframe。
四、使用pandasdatareader获取多只股票价格信息
通过pandasdatareader，可以一次性获取多只股票的价格信息。下面的代码用于获取苹果公司和亚马逊公司5月份的股票价格信息：
import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
start = pd.to_datetime('2020-05-01')
end = pd.to_datetime('2020-05-31')
tickers = ['AAPL', 'AMZN']
all_data = {ticker: web.get_data_yahoo(ticker, start, end)
for ticker in tickers}
print(all_data['AAPL'].head())
print(all_data['AMZN'].head())
在上面的代码中，’AAPL’和’AMZN’分别是苹果公司和亚马逊公司的股票代码，start和end是指数据的时间跨度，使用字典的形式将获取到的苹果公司和亚马逊公司的股票价格信息存储在all_data中，可以通过all_data[‘AAPL’]和all_data[‘AMZN’]来访问相应的数据。
五、使用pandasdatareader获取指数信息
pandasdatareader除了可以获取股票价格信息之外，还可以获取各种指数信息。下面的代码用于获取标普500指数的信息：
import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
start = pd.to_datetime('2020-05-01')
end = pd.to_datetime('2020-05-31')
data = web.get_data_yahoo('^GSPC', start, end)
print(data.head())
在上面的代码中，’^GSPC’是标普500指数的代码。
六、获取全球金融市场信息
pandasdatareader可以获取全球范围内的金融市场信息，例如股票价格、外汇汇率、国债收益率等等。下面的代码用于获取德国联邦国债的收益率信息：
import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
start = pd.to_datetime('2020-05-01')
end = pd.to_datetime('2020-05-31')
data = web.DataReader(name='GDBR10', data_source='fred', start=start, end=end)
print(data.head())
在上面的代码中，’GDBR10’是指德国联邦国债的代码，data_source=’fred’表示从Fred数据库获取数据。
七、总结
pandasdatareader是一个十分强大的获取金融市场数据的库，通过pandasdatareader可以方便地获取全球范围内多个数据源的数据信息。在获取数据的同时，pandasdatareader库还支持数据重采样和对齐、数据筛选和计算等丰富的数据处理功能。使用pandasdatareader可以使数据的获取和分析变得更加简单、高效。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/295383.html
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