调用股票价格中的特定日期和值答案

【问题标题】：Calling specific dates and values in stock prices调用股票价格中的特定日期和值
【发布时间】：2018-08-15 13:38:13
【问题描述】：

我如何调用任何股票的日期和价值数据？

示例：我想仅调用 2016 年 12 月和 2017 年 12 月的苹果股票价格和日期。

这是我尝试过的：

import pandas as pd

pd.core.common.is_list_like = pd.api.types.is_list_like

import pandas_datareader.data as web

import numpy as np

from matplotlib import style

import matplotlib.pyplot as plt
import datetime as dt

start = dt.datetime(2013,10,1)

end= dt.datetime(2018,4,30)

AAPL_data=[]

AAPL= web.DataReader('AAPL','iex', start, end)
AAPL_data.append(AAPL)

【问题讨论】：

这实际上是熊猫问题吗？请添加更多详细信息，以便我们为您提供帮助。
嗨乔希，是的，这是一个熊猫问题。
import pandas_datareader.data as web import numpy as np from matplotlib import style import matplotlib.pyplot as plt import datetime as dt start = dt.datetime(2013,10,1) end= dt.datetime( 2018,4,30) AAPL_data=[] AAPL= web.DataReader('AAPL','iex', start, end) AAPL_data.append(AAPL)
抱歉有点新……
别担心——我们曾经都是新人。感谢分享代码，好多了。您能否使用编辑功能将其放入您的问题中，并使用code 标签对其进行格式化？

标签： pandas stocks

【解决方案1】：

AAPL.loc['2016-12-01':'2016-12-31']

AAPL.loc['2017-12-01':'2017-12-31']

两者都对我有用，分别适用于 '16/'17 年 12 月的数据。 Pandas 日期时间索引非常灵活和直观，请参阅更多示例 here。

顺便说一句，如果您使用的是新版本的 pandas-datareader (0.7.0)，则不再需要插入 pd.core.common.is_list_like = pd.api.types.is_list_like。

【讨论】：