Pandas Dataframe Yahoo Finance 检查交易量是否符合标准

Question

下面的程序将数千个股票代码从 .CSV 文件导入到一个列表中，并将代码作为参数传递给一个函数，该函数会拉出该特定股票的“调整后收盘”列并将票证设置为列名。这是我有一个包含数千只股票的数据框，只需使用 df['EnterTickerNameHere'] 即可获得调整后的收盘价。来自雅虎的数据包含一个“交易量”字段，如果交易量大于 100,000，我只想将股票添加到我的 df 中。我不确定如何在保持我的数据框与现在相同的格式的同时做到这一点。感谢您的阅读！

import pandas as pd
pd.core.common.is_list_like = pd.api.types.is_list_like
from pandas_datareader import data as pdr
import datetime
import fix_yahoo_finance as yf
yf.pdr_override()
import time

def getTickers():
    today = str(datetime.date.today())
    fourty_days_prior = str(datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=40))

    # import the tickers from csv to a python list
    tickers = pd.read_csv('tickers.csv', sep='\n',dtype={'Tickers' : str})
    tickers = tickers.Tickers.tolist()

    data = pdr.get_data_yahoo(tickers, start= fourty_days_prior, end=today)['Adj Close']

Answer 1

您不必下载所有数据两次。

1) 下载每个代码的最新交易量（只需 1 天的数据）

2) 将条件应用于此系列以更新您的代码列表

3) 下载 Adj。关闭此缩减代码列表

def getTickers(min_volume=100000):
    today = str(datetime.date.today())
    fourty_days_prior = str(datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=40))

    # import the tickers from csv to a python list
    tickers = pd.read_csv('tickers.csv', sep='\n',dtype={'Tickers' : str})
    tickers = tickers.Tickers.tolist()

    # first import the latest volumes and apply your condition
    volumes = pdr.get_data_yahoo(tickers, start=today, end=today)['Volume'].T
    filtered_tickers = volumes[volumes.iloc[:,0] > min_volume].index.tolist()

    data = pdr.get_data_yahoo(filtered_tickers, start= fourty_days_prior, end=today)['Adj Close']
    return data

Answer 2

首先在df中加载['Adj Close']：

data = pdr.get_data_yahoo(tickers, start= fourty_days_prior, end=today)['Adj Close']

现在为卷创建一个单独的 df：

volume = pdr.get_data_yahoo(tickers, start= fourty_days_prior, end=today)['Volume']

（假设这会获取列名为“Volume”的 df 中的卷）

现在你可以这样做了：

data['volume'] = [value if value > 100000 else 0 for value in volume['Volume']

（如果你不想要零，你可以使用 None）

现在您的 df 中有一个音量列，其中仅包含大于 100000 的音量值