Question

现在看看雅虎财务的替代品似乎终于好转了。遇到Alpha Vantage看起来非常有趣。以下代码正在运行，直到我尝试找到开始日期和结束日期之间的差值，但我得到以下错误：

from alpha_vantage.timeseries import TimeSeries
ts = TimeSeries(key=key, output_format="pandas")
data, meta_data = ts.get_daily("AAPL",outputsize="full")
days = (data.index[-1]- data.index[0]).days

输出：

days = (data.index[-1]- data.index[0]).days
TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'str'

我也试过了：

days = (float(data.index[-1])- float(data.index[0])).days

和

days = (int(data.index[-1])- int(data.index[0])).days

下面提到的打印数据框头

print(data.head())

输出：

             open     low   close    high     volume
2000-01-03  104.87  101.69  111.94  112.50  4783900.0
2000-01-04  108.25  101.19  102.50  110.62  4574800.0
2000-01-05  103.75  103.00  104.00  110.56  6949300.0
2000-01-06  106.12   95.00   95.00  107.00  6856900.0
2000-01-07   96.50   95.50   99.50  101.00  4113700.0

没有任何运气，任何帮助都会非常感激！

Answer 1

很明显你的索引是一个字符串。使用df.index.astype：

将其转换为这样的日期时间

In [1165]: df.index = df.index.astype(np.datetime64)

现在，你正在做的事情会起作用：

In [1166]: (df.index[-1] - df.index[0]).days
Out[1166]: 4

Alpha Vantage（Yahoo Fin alt）＆amp; Pandas Dataframe Issue - .days

1 个答案: