Question

我正在尝试创建一个数据帧，其中包含来自2个不同数据框的列。

import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels import api as sm
import pandas_datareader.data as web
import datetime
start = datetime.datetime(2016,12,2)
end = datetime.datetime.today()
df = web.get_data_yahoo(['F'], start, end)
df1 = web.get_data_yahoo(['^GSPC'], start, end)
df3 = pd.concat([df['Adj Close'], df1['Adj Close']])

为此，我希望获得df3，其中两列包含[Adj Close]的数据。相反，我得到的是：

    F   ^GSPC
Date        
2016-12-01  10.297861   NaN
2016-12-02  10.140451   NaN
2016-12-05  10.306145   NaN
2016-12-06  10.405562   NaN
2016-12-07  10.819797   NaN
... ... ...
2019-11-22  NaN 3110.290039
2019-11-25  NaN 3133.639893
2019-11-26  NaN 3140.520020
2019-11-27  NaN 3153.629883
2019-11-29  NaN 3140.979980
1508 rows × 2 columns

我该怎么做才能摆脱NaN值，为什么它在那里？

Answer 1

添加参数axis=1以并用concat中的列：

df3 = pd.concat([df['Adj Close'], df1['Adj Close']], axis=1)

但是我认为您的解决方案应该简化为get_data_yahoo的通过列表：

df3 = web.get_data_yahoo(['F', '^GSPC'], start, end)

来自pandas_datareader的串联数据

1 个答案: