Python DataFrames 将多个数据帧放入单个数据帧中

Question

导入需要的模块

import pandas.io.data as web
import datetime
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Enable inline plotting
%matplotlib inline

设置股票的日期范围和股票代码

start = datetime.datetime(2016, 1, 1)
end = datetime.datetime.now()
Stock_List = ('BHP.Ax','AMP.AX','PRR.AX')
Stock_Code = "BHP.AX"
df_Stock_Code = pd.DataFrame()
Results = pd.DataFrame()

循环代码并获取数据

for Stock_Code in Stock_List:
     #Queries yahoo website for asx code froma start and end date
     f = web.DataReader(Stock_Code, 'yahoo', start, end)
     f['Stock_Code'] = Stock_Code 
     df_Stock_Code = f

将所有数据帧连接到 on 但由于某种原因失败

Results = [Results,df_Stock_Code] 
    
df_Results = pd.Concat(Results)

Answer 1

在原始代码中，df_Stock_Code 被视为数据帧列表。但是，在for loop 中，当前数据帧被分配给它，而不是向其附加最新的数据帧。

结果是在连接步骤中，df_Stock_Code 只是一个数据框，它引用了您的 Stock_List 中的最后一只股票。 Results 也从未在循环中使用，它只是一个从一开始就被初始化的空数据帧。

试试这个：

start = datetime.datetime(2016, 1, 1)
end = datetime.datetime.now()
Stock_List = ('BHP.Ax','AMP.AX','PRR.AX')
Stock_Code = "BHP.AX"
df_Stock_Code = pd.DataFrame()
Results = []

for Stock_Code in Stock_List:
    #Queries yahoo website for asx code froma start and end date
    f = web.DataReader(Stock_Code, 'yahoo', start, end)
    f['Stock_Code'] = Stock_Code 
    df_Stock_Code = Results.append(f)

df_Results = pd.concat(Results)
print df_Results