Question

我正在使用pytreasurydirect提取数据，我想查询每个唯一的cusip，然后附加它们并创建一个pandas dataframe表。我在生成熊猫数据框时遇到困难。我相信这是因为数据的unicode结构。

import pandas as pd
from pytreasurydirect import TreasuryDirect
td = TreasuryDirect()

cusip_list = [['912796PY9','08/09/2018'],['912796PY9','06/07/2018']]

for i in cusip_list:
    cusip =''.join(i[0]) 
    issuedate =''.join(i[1])
    cusip_value=(td.security_info(cusip, issuedate))
    #pd.DataFrame(cusip_value.items())
    df = pd.DataFrame(cusip_value, index=['a']) 
    td = td.append(df, ignore_index=False)

来自pytreasurydirect的数据示例：

Index([u'accruedInterestPer100', u'accruedInterestPer1000',
       u'adjustedAccruedInterestPer1000', u'adjustedPrice',
       u'allocationPercentage', u'allocationPercentageDecimals',
       u'announcedCusip', u'announcementDate', u'auctionDate',
       u'auctionDateYear',
       ...
       u'totalTendered', u'treasuryDirectAccepted',
       u'treasuryDirectTendersAccepted', u'type',
       u'unadjustedAccruedInterestPer1000', u'unadjustedPrice',
       u'updatedTimestamp', u'xmlFilenameAnnouncement',
       u'xmlFilenameCompetitiveResults', u'xmlFilenameSpecialAnnouncement'],
      dtype='object', length=116)

Answer 1

我认为您想定义一个这样的函数：

def securities(type):
    secs = td.security_type(type)
    keys = secs[0].keys() if secs else []
    seri = [pd.Series([sec[key] for sec in secs]) for key in keys]
    return pd.DataFrame(dict(zip(keys, seri)))

然后使用它：

df = securities('Bond')
df[['cusip', 'issueDate', 'maturityDate']].head()

例如，获得这样的结果（TreasuryDirect返回许多附加列）：

       cusip            issueDate         maturityDate
0  912810SD1  2018-08-15T00:00:00  2048-08-15T00:00:00
1  912810SC3  2018-07-16T00:00:00  2048-05-15T00:00:00
2  912810SC3  2018-06-15T00:00:00  2048-05-15T00:00:00
3  912810SC3  2018-05-15T00:00:00  2048-05-15T00:00:00
4  912810SA7  2018-04-16T00:00:00  2048-02-15T00:00:00

至少今天是今天的结果。结果会随着时间的流逝而变化，因为债券已经发行并且很成熟。请注意，每个issueDates有多个cusip。

最后，根据TreasuryDirect网站（https://www.treasurydirect.gov/webapis/webapisecurities.htm），可能的安全性类型为：Bill，Note，Bond，CMB，{{1 }}，TIPS。

Python Pandas-将Unicode数据转换为数据框，以便我可以追加

1 个答案: