将每个股票数据分成单独的数据框答案

【问题标题】：separating each stock data into individual dataframe将每个股票数据分成单独的数据框
【发布时间】：2018-07-02 12:59:34
【问题描述】：

我获取了 100 只股票的历史数据。它是一个包含所有代码和相应数据的单个文件。如何循环以使每个股票数据在具有自己名称的数据框中分开？我已经尝试过了，但这不起作用。

for ticker in stocks:
    print(ticker)
    tick=pd.DataFrame(data.loc[(data.ticker==ticker)])
    tick['returns']=tick.close.pct_change()

    value='daily_returns_'+str(ticker)
    value=tick[['date']]
    value['returns']=tick['returns']
    print(value)

    ex=str(value)+'.csv'
    value.to_csv(ex)

【问题讨论】：

我试过创建一个字典，但是字典的值是一个数据框。如何通过仅选择一列（daily_returns 列）使其成为系列？我想要这样 dfs= { 'ABBV' : 0.0042, 0.0067 ..., 'JCI': ....}
或者如何将这个 dfs 字典转换为数据框？？

标签： python pandas dataframe stocks ticker

【解决方案1】：

任意变量名称被认为是不好的做法。相反，您可以为可变数量的变量定义字典：

dfs = dict(tuple(data.groupby('ticker')))

然后，如果您愿意，可以通过迭代字典项导出到 csv：

for k, v in dfs.items():
    v.to_csv(k+'.csv', index=False)

【讨论】：