我有一個帶有代碼列和日期列的 dataframe 表。 我想計算相應日期的股票價格

Question

這是指定為df的表：

ID	股票代碼	日期
1	PLTR	2022-01-07
2	GME	2022-01-06
3	資產管理公司	2022-01-06
4	好的	2022-01-07
5	抓住	2022-01-07
6	全部	2022-01-06
7	為了	2022-01-06

我想要這樣的東西：

ID	股票代碼	日期	價格
1	PLTR	2022-01-07	16.56 美元
2	GME	2022-01-06	131.03 美元
3	資產管理公司	2022-01-06	22.46 美元
4	好的	2022-01-07	24.76 美元
5	抓住	2022-01-07	6.81 美元
6	全部	2022-01-06	122.40 美元
7	為了	2022-01-06	21.26 美元

我嘗試使用 yahoo 財務工具df['Price'] = yf.download(df['ticker'],df['date'])['Close']但收到錯誤：AttributeError: 'Series' object has no屬性“分裂”

我還嘗試了 pandas_datareader（作為 web 導入），得到了同樣的錯誤： df.assign(Price=web.DataReader(list(df.ticker('\n')), 'yahoo', list(df.date)) ）['關']

任何建議/想法我做錯了什么？

Answer 1

import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
from datetime import date

tickers = list(df.ticker)

prices = ( web.DataReader(tickers,data_source='yahoo',start=df.date.min().date(),end=df.date.max().date())['Close']
   .reset_index()
   .melt(id_vars=['Date'])
   .rename(columns={'Symbols':'ticker','Date':'date'})
)

prices:

	日期	股票代碼	價值
0	2022-01-06 00:00:00	PLTR	16.74
1	2022-01-07 00:00:00	PLTR	16.56
2	2022-01-06 00:00:00	GME	131.03
3	2022-01-07 00:00:00	GME	140.62
4	2022-01-06 00:00:00	資產管理公司	22.46
5	2022-01-07 00:00:00	資產管理公司	22.99
6	2022-01-06 00:00:00	好的	25.03
7	2022-01-07 00:00:00	好的	24.76
8	2022-01-06 00:00:00	抓住	6.65
9	2022-01-07 00:00:00	抓住	6.81
10	2022-01-06 00:00:00	全部	122.4
11	2022-01-07 00:00:00	全部	125.95
12	2022-01-06 00:00:00	為了	21.26
13	2022-01-07 00:00:00	為了	20.19

現在合並它們：

df.merge(prices,on=['ticker','date'],how='left')

	ID	股票代碼	日期	價值
0	1	PLTR	2022-01-07 00:00:00	16.56
1	2	GME	2022-01-06 00:00:00	131.03
2	3	資產管理公司	2022-01-06 00:00:00	22.46
3	4	好的	2022-01-07 00:00:00	24.76
4	5	抓住	2022-01-07 00:00:00	6.81
5	6	全部	2022-01-06 00:00:00	122.4
6	7	為了	2022-01-06 00:00:00	21.26