使用 Yahoo-Finance Python API 的最佳方式答案

【问题标题】：Best way to use Yahoo-Finance Python API使用 Yahoo-Finance Python API 的最佳方式
【发布时间】：2016-02-16 01:21:36
【问题描述】：

使用 Python Yahoo-Finance API 输出历史数据的结构如下：

{u'Adj_Close': u'63.209999',
 u'Close': u'63.209999',
 u'Date': u'2015-08-27',
 u'High': u'63.259998',
 u'Low': u'61.080002',
 u'Open': u'61.459999',
 u'Symbol': u'CAM',
 u'Volume': u'22808600'}

处理这些数据的最佳方式是什么？例如，我如何访问 63.209999 的收盘价？我应该使用正则表达式吗？

【问题讨论】：

标签： python regex yahoo-finance

【解决方案1】：

如图所示，您有一个dictionary；使用键访问字典中的值：

>>> d={u'Adj_Close': u'63.209999',
...  u'Close': u'63.209999',
...  u'Date': u'2015-08-27',
...  u'High': u'63.259998',
...  u'Low': u'61.080002',
...  u'Open': u'61.459999',
...  u'Symbol': u'CAM',
...  u'Volume': u'22808600'}
>>> 
>>> 
>>> d['Close']
u'63.209999'
>>> d['High']
u'63.259998'

但是，您可能有一个 JSON 字符串。如果是这样，您可以使用 json.loads() 将 JSON 字符串转换为字典：

>>> s = '{"High": "63.259998", "Volume": "22808600", "Low": "61.080002", "Date": "2015-08-27", "Close": "63.209999", "Symbol": "CAM", "Open": "61.459999", "Adj_Close": "63.209999"}'
>>> import json
>>> d = json.loads(s)
>>> d['Close']
u'63.209999'

【讨论】：

【解决方案2】：

Pandas 是处理此类表格问题的优秀库。

你可以这样做

>>> import pandas as pd
>>>
>>> data = {u'Adj_Close': u'63.209999',
...         u'Close': u'63.209999',
...         u'Date': u'2015-08-27',
...         u'High': u'63.259998',
...         u'Low': u'61.080002',
...         u'Open': u'61.459999',
...         u'Symbol': u'CAM',
...         u'Volume': u'22808600'}
>>>
>>> df = pd.DataFrame(data.items())
>>> print df.head()
        0           1
0    High   63.259998
1  Volume    22808600
2     Low   61.080002
3    Date  2015-08-27
4   Close   63.209999

注意：注意u'Symbol': u'CAM'，因为它是scalar value。

【讨论】：