Как преобразовать эту html-таблицу в фрейм данных pandas?
https://www.google.com/finance/getprices?q=HINDALCO&i=60&p=15d&f=d,o,h,l,c,v
Пример данных:
Google Finance Pandas читать таблицу в кадре данных pandas
comment
Кстати, панды поставляются со средством чтения данных для финансов Google< /а>. Может быть, это делает работу?
- person greole schedule 11.04.2017
Ответы (3)
Вы можете использовать read_csv с параметрами skiprows и names для новые имена столбцов:
url = 'https://www.google.com/finance/getprices?q=HINDALCO&i=60&p=15d&f=d,o,h,l,c,v'
df = pd.read_csv(url, skiprows=[0,1,2,3,5,6]).rename(columns={'COLUMNS=DATE':'DATE'})
print (df.head())
DATE CLOSE HIGH LOW OPEN VOLUME
0 a1490154300 194.80 194.80 194.80 194.80 2600
1 1 193.55 194.70 193.00 194.15 339142
2 2 193.80 193.95 193.55 193.60 242687
3 3 194.20 194.40 193.80 193.90 119874
4 4 193.80 194.20 193.80 194.20 121355
person
jezrael
schedule
11.04.2017
есть ли у вас какие-либо идеи о дате и времени, как я могу преобразовать эту дату [1] означает 1 минуту, дата 2 означает 2 минуты и т. д.
- person Lakhan Pahuja; 11.04.2017
Хорошо, но
a1490154300 что именно означает? Это дата или время?
- person jezrael; 11.04.2017
я могу сделать массив времени? date 'a1490154300' означает 9:15 date'1' означает 9:16 и т.д.
- person Lakhan Pahuja; 11.04.2017
К сожалению, сейчас я не в сети, только по телефону, поэтому быстрее всего создайте новый вопрос. Не забудьте добавить образцы данных, желаемый результат и то, что вы пытаетесь сделать. Кстати, в
a1490154300 не закодирована и дата вроде 2017-04-11? a149015 означает 9:15? Лучший ecplain это тоже. Спасибо.
- person jezrael; 11.04.2017
Если вы не хотите получать свои данные только от Google, это будет работать с Yahoo:
import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
from datetime import datetime
start = datetime(2014, 6, 2)
end = datetime(2014, 9, 5)
hindalco = web.DataReader('HINDALCO.NS', 'yahoo', start, end)
In [15]: hindalco.head(5)
Out[15]:
Open High Low Close Volume Adj Close
Date
2014-06-02 147.3 151.15 146.35 150.05 13844600 146.2012
2014-06-03 150.7 155.70 149.35 155.20 23276100 151.2191
2014-06-04 156.0 161.75 155.20 160.70 15948200 156.5780
2014-06-05 160.6 171.00 159.95 169.85 20296900 165.4934
2014-06-06 172.0 172.10 165.30 169.25 13769100 164.9087
Вам нужно будет установить pandas-datareader.
sudo -H pip install pandas-datareader (ubuntu)
pip install pandas-datareader (windows)
person
dmdip
schedule
11.04.2017
Я пытался использовать «HINDALCO» в качестве кода компании и Google вместо Yahoo, но это не сработало. Однако американские акции, такие как Apple, работали с Google: apple = web.DataReader('AAPL', 'google', start, end)
- person dmdip; 11.04.2017
я хочу данные за 1 минуту не ежедневно
- person Lakhan Pahuja; 11.04.2017
@jezrael] ответил на ваш вопрос о минутных данных для Hindalco. Вот более или менее тот же ответ, немного измененный:
import pandas as pd
period = 60 #one minute
days = 2 # 2 days of data
ticker = 'HINDALCO'
url = 'http://www.google.com/finance/getprices?i={}&p={}d&f=d,o,h,l,c,v&df=cpct&q={}'.format(period, days, ticker)
cols = ['minute', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume']
df = pd.read_csv(url, skiprows=8, header=None, names=cols)
df.head()
Выход:
minute open high low close volume
0 1 194.35 194.35 193.80 193.85 25785
1 2 194.15 194.40 194.00 194.35 64580
2 3 193.95 194.25 193.85 194.15 42980
3 4 193.80 193.95 193.75 193.90 33936
4 5 193.90 193.90 193.60 193.80 57088
person
dmdip
schedule
11.04.2017
Да, ты можешь. Вы должны использовать значение поля, которое отображается как a1490154300. По сути, 1490154300 — это время начала данных, измеренное как количество секунд с 1 января 1970 года, 5:30 утра IST. (На самом деле 00:00 UTC). К этому значению поля добавьте количество минут, которое указано в этом столбце.
- person dmdip; 11.04.2017
Исправление кода, приведенного ранее. df = pd.read_csv (url, skiprows = 7, заголовок = нет, имена = столбцы)
- person dmdip; 11.04.2017
