Question

我使用夸张的方式下载股票价格。我有公司名称列表，我下载了所有信息。之后，我将其转换为数据帧。当我仅对一家公司进行操作时，一切都会很好，但是当我同时尝试对所有公司进行操作时，就会出问题。包含数据的第一列转换为索引，其值为0到3之间的数据。

我的代码如下：

import quandl
import pandas as pd

names_of_company = [11BIT, ABCDATA, ALCHEMIA]

for names in names_of_company:
    x = quandl.get('WSE/%s' %names, start_date='2018-11-29', 
    end_date='2018-11-29',
    paginate=True)
    x['company'] = names
    results = results.append(x).reset_index(drop=True)

实际结果如下：

 Index Open   High    Low  Close  %Change   Volume  # of Trades  Turnover (1000)  company
    0  204.5  208.5  204.5  206.0     0.73   3461.0        105.0           717.31   11BIT
    1  205.0  215.0  202.5  214.0     3.88  10812.0        392.0          2254.83  ABCDATA 
    2  215.0  215.0  203.5  213.0    -0.47  12651.0        401.0          2656.15 ALCHEMIA

但是我期望：

Data         Open   High    Low  Close  %Change   Volume  # of Trades  Turnover (1000)  company
2018-11-29  204.5  208.5  204.5  206.0     0.73   3461.0        105.0           717.31   11BIT
2018-11-29  205.0  215.0  202.5  214.0     3.88  10812.0        392.0          2254.83  ABCDATA 
2018-11-29  215.0  215.0  203.5  213.0    -0.47  12651.0        401.0          2656.15 ALCHEMIA

因此，如您所见，由于无法将数据转换为正确的方式，因此存在数据问题。但是正如我说的，如果我只对一家公司这样做，它就会奏效。下面是代码：

x = quandl.get('WSE/11BIT', start_date='2019-01-01', end_date='2019-01-03')

df = pd.DataFrame(x)

我将非常感谢您的帮助！谢谢大家

Answer 1

将其存储到数据框时，日期即为索引。之所以丢失，是因为使用.reset_index()会覆盖旧的索引（日期），而不是将日期添加为列，而是告诉它使用.reset_index(drop=True)

所以我要追加，但是一旦填充了整个结果数据框，我便会重置索引，但是不要通过执行results = results.reset_index(drop=False)或results = results.reset_index()来删除索引，因为默认值为false。

import quandl
import pandas as pd

names_of_company = ['11BIT', 'ABCDATA', 'ALCHEMIA']

results = pd.DataFrame()
for names in names_of_company:
    x = quandl.get('WSE/%s' %names, start_date='2018-11-29', 
    end_date='2018-11-29',
    paginate=True)
    x['company'] = names
    results = results.append(x)

results = results.reset_index(drop=False)

输出：

print (results)
        Date    Open    High    ...     # of Trades  Turnover (1000)   company
0 2018-11-29  269.50  271.00    ...           280.0          1822.02     11BIT
1 2018-11-29    0.82    0.92    ...           309.0          1027.14   ABCDATA
2 2018-11-29    4.55    4.55    ...             1.0             0.11  ALCHEMIA

[3 rows x 10 columns]

当我下载日期并转换为DataFrame时，我丢失了第一列数据

1 个答案: