如何将带有股票代码的列添加到 DataFrame

Question

我尝试使用 pandas_datareader 提取股票报价。这是我正在使用的代码：import pandas_datareader.data as webimport datetime as dtimport pandas as pdstocks=['asb.pl','plw.pl','ten.pl']df = pd.concat([web.DataReader(stock,'stooq')[:1] for stock in stocks]).reset_index()print(df) 的结果如下所示：        Date    Open    High     Low   Close  Volume0 2020-04-30    3.37    3.39    3.28    3.28  1288601 2020-04-30  449.50  449.50  415.00  425.00   435092 2020-04-30  440.00  444.00  410.50  419.50   23920如何在第一列中添加股票代码，结果如下所示：   Symbol  Date          Open    High     Low   Close  Volume0  asb.pl  2020-04-30    3.37    3.39    3.28    3.28  1288601  plw.pl  2020-04-30  449.50  449.50  415.00  425.00   435092  ten.pl  2020-04-30  440.00  444.00  410.50  419.50   23920

Answer 1

您可以使用与创建 DataFrame: 相同的功能pd.concat()。它的第一个参数是要连接的 pandas Series 或 DataFrames 列表，因此stocks应首先将其转换为 Series。您可以使用 来做到这一点pd.Series()，它还需要一个name参数，您可以使用该参数来指定将成为列名的内容。最后，通过axis=1topd.concat()使其成为沿列的连接。

df = pd.concat([pd.Series(stocks, name='Symbol'), df], axis=1)

Answer 2

为什么不改变获取数据的方式？

import datetime as dt

import pandas_datareader as pdr

stocks = ['asb.pl', 'plw.pl', 'ten.pl']

end = dt.datetime.now()

start = end - dt.timedelta(days=2)

print(start, end="\n\n")

df = pdr.get_data_stooq(symbols=stocks, start=start, end=end).stack("Symbols")

print(df)

输出：

2020-04-29 17:21:12.690845

Attributes           Close    High      Low    Open  Volume

Date       Symbols                                         

2020-04-30 asb.pl     3.28    3.39    3.280    3.37  128860

           plw.pl   425.00  449.50  415.000  449.50   43509

           ten.pl   419.50  444.00  410.500  440.00   23920

2020-04-29 asb.pl     3.32    3.38    3.245    3.25  144000

           plw.pl   449.50  453.00  440.500  441.00   13464

           ten.pl   431.00  435.00  415.500  416.50   24347

我想这也更有效率。