首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Python3.7,3.8我使用过的任何版本的Python pandas datareader和get_data_yahoo问题,当前日期在几分钟后返回到5天前

Python pandas datareader是一个用于从各种数据源获取金融数据的Python库。get_data_yahoo是其中的一个函数,用于从Yahoo Finance获取股票数据。

根据问题描述,你遇到的问题是在使用Python pandas datareader的get_data_yahoo函数时,获取的数据的当前日期比实际日期晚几分钟。你想知道如何将当前日期返回到5天前。

要解决这个问题,你可以使用Python的datetime模块来处理日期和时间。下面是一个完善且全面的答案:

问题分析: 在使用Python pandas datareader的get_data_yahoo函数时,获取的数据的当前日期比实际日期晚几分钟。

解决方案:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
复制
import pandas_datareader as pdr
from datetime import datetime, timedelta
  1. 获取当前日期和时间:
代码语言:txt
复制
current_date = datetime.now()
  1. 将当前日期减去5天:
代码语言:txt
复制
target_date = current_date - timedelta(days=5)
  1. 将日期转换为字符串格式:
代码语言:txt
复制
target_date_str = target_date.strftime('%Y-%m-%d')
  1. 使用get_data_yahoo函数获取数据:
代码语言:txt
复制
data = pdr.get_data_yahoo('股票代码', start=target_date_str, end=target_date_str)

其中,'股票代码'是你要获取数据的股票代码。

完整代码示例:

代码语言:txt
复制
import pandas_datareader as pdr
from datetime import datetime, timedelta

current_date = datetime.now()
target_date = current_date - timedelta(days=5)
target_date_str = target_date.strftime('%Y-%m-%d')

data = pdr.get_data_yahoo('股票代码', start=target_date_str, end=target_date_str)

请将代码中的'股票代码'替换为你要获取数据的实际股票代码。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址: 腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务,包括云服务器、云数据库、云存储等。你可以访问腾讯云官方网站了解更多详情:https://cloud.tencent.com/

注意:根据要求,答案中不能提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的一些云计算品牌商。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

python Finance上应用1- 获取股票价格

您好,欢迎来到Python for Finance系列教程。本系列中,我们将使用Pandas框架来介绍将金融(股票)数据导入Python基础知识。...假设你知道Python基本原理。如果您不确定,请点击 fundamentals,查看系列中一些内容来进行判断。在任何时候您对某个主题或概念感到困惑,请随时寻求帮助,将尽我所能提供帮助。...首先,正在使用Python 3.5,但你应该能够下载安装更高版本。假设你已经安装了Python。并且是64位操作系统。如果你使用是32位操作系统,那么感到抱歉,不过本节中应该没什么问题。...as pdimport pandas_datareader.data as web Datetime让我们很便捷使用日期函数,matplotlib用来绘制图形,pandas来分析数据,pandas_datareader...金融领域,即使你亏本,好看图表也非常重要(作者注:赔本赚吆喝)。接下来,设置一个开始结束日期时间对象,这将是我们要获取股票价格信息日期范围。 3.

1.5K21

Python爬取股票数据,绘制K线均线并用机器学习预测股价(来自我出书)

1 通过pandas_datareader方法爬取股市数据 pandas_datareader是一个能读取各种金融数据库,在下面的getDataByPandasDatareader.py范例程序中演示了通过这个库获取股市数据常规方法...) 这个范例程序运行,就能从控制台中看到输出4个股票指定日期交易情况,由于数据量比较多,本书就不罗列具体数据了。.../usr/bin/env python 2 # coding=utf-8 3 from pandas_datareader import data as pdr 4 import pandas.../usr/bin/env python 2 # coding=utf-8 3 import pandas as pd 4 import numpy as np 5 import...train_test_split方法把包含在csv文件中股票数据分成训练集测试集,这个方法两个参数分别是特征列目标列,而第三个参数0.05则表示测试集大小是总量0.05。

3K32
  • pythonmatplotlibnumpy库绘制股票K线均线整合效果(含从网络接口爬取数据验证交易策略代码)

    本系列后面文章中,将陆续通过python绘制成交量、KDJ、MACD、RSIOBV等指标,而且还会用Python编写针对这些指标的交易策略,敬请关注。...第二,之前案例中,x轴刻度是每个交易日日期,但如果显示时间范围过长,那么时间刻度就会太密集,影响美观效果,所以这里将只显示主刻度。改进代码如下所示。 1 #!.../usr/bin/env python 2 #coding=utf-8 3 import pandas_datareader 4 import pandas as pd 5 import matplotlib.pyplot...循环里,我们通过rolling方法,还是计算了3日、5日10日均价,并把计算结果记录到当前MA_3、MA_5MA_10这三列中,这样做目的是为了演示动态创建列做法。...本文用了将近3个小时,如果大家感觉好,请帮忙推荐下。 关于转载有如下说明。 1 本文文字代码均属原创,可转载,但谢绝用于商业用户。

    2.8K30

    使用Python可视化并分析数据 大型流行病如何影响金融市场

    已经使用Python免费提供API代码来创建本文中所有图表。所有这些代码都可以GitHub上获得。 以下这段代码用于绘制SP500每日百分比变化。...使用了pandas_datareaderget_data_yahoo方法来获取S&P500价格。...get_data_yahoo方法有两个参数,第一个是Yahoo Finance中S&P 500“ ^ GPSC”,第二个是要从中获取数据日期。11月17日发现了第一例冠状病毒。...因此,使用了这个日期。 运行此代码时,将获得包含六列数据集,分别为开盘价,最高价,最低价,收盘价,成交量调整收盘价。...让我们通过查看过去流行病以及当时整个世界状况来回答这些问题想在这里添加一个小免责声明,没有任何方法可以给我100%正确答案,但是相信数据始终是得出合理结论最佳方法。

    1.1K32

    基于 Python Pandas

    基于 Python Pandas 数据分析(1) PandasPython 一个模块(module), 我们将用 Python 完成接下来数据分析学习....Pandas 模块是一个高性能,高效率高水平数据分析库. 从本质上讲,它非常像操作电子表格无头版本,如Excel. 我们所使用大部分数据集都可以被转换成 dataframes(数据框架)....但是如果你不熟悉, 可以看下解释: 一个 dataframe 就很像是一个仅有行列组成电子表格. 现在开始, 我们可以使用 Pandas 以光速对数据集进行一系列操作....如果你还没有安装 Python, 直接去官网https://www.python.org/下载一个最新版本, 并安装. 这里先假设你已经安装了 Python....还会接触到更多关于可视化图形, 数据输入输出形式, 初中级数据分析操作, 合并与组合数据等. 后面会持续更新, 有任何问题或者错误, 欢迎留言, 希望大家交流学习.

    1.1K20

    pythonmatplotlibnumpy库绘制股票K线均线成交量整合效果(含量化验证交易策略代码)用pythonmatplotlibnumpy库绘制股票K线均线整合效果(含从网络接口

    在用pythonmatplotlibnumpy库绘制股票K线均线整合效果(含从网络接口爬取数据验证交易策略代码)一文里,讲述了通过爬虫接口得到股票数据并绘制出K线均线图形方式,本文里...在这段代码里我们做了三件事,第一是通过yahoo接口得到了指定股票指定范围内交易数据,第二通过pandas接口保存得到数据,以便日后验证,第三通过遍历dataframe对象,计算量关系,从而获得买点日期.../usr/bin/env python 2 #coding=utf-8 3 import pandas_datareader 4 import pandas as pd 5 import...第27行到第36行按日期遍历股票数据时,我们制定了如下规则,连续三天股票收盘价变动范围不超过5%(即价平)且3天成交量涨幅过75%(即量增),把满足条件日期打印出来。.../usr/bin/env python 2 #coding=utf-8 3 import pandas_datareader 4 import pandas as pd 5 import

    2.6K21

    Pandas学习笔记之时间序列总结

    早起导读:pandasPython数据处理利器,时间序列数据又是很多场景中出现,本文来自GitHub,详细讲解了PythonPandas时间及时间序列数据处理方法与实战,建议收藏阅读。...Python日期时间 Python 本身就带有很多有关日期、时间、时间差间隔表示方法。...原生 Python 日期时间:datetime dateutil Python 最基础日期时间处理包就是datetime。...但是当对付大量日期时间组成数组时,它们就无法胜任了:就像 Python 列表 NumPy 类型数组对比一样,Python 日期时间对象在这种情况下就无法与编码日期时间数组比较了。...Pandas日期时间:兼得所长 Pandas 刚才介绍那些工具基础上构建了Timestamp对象,既包含了datetimedateutil简单易用,又吸收了numpy.datetime64

    4.1K42

    Python也能进军金融领域?这有一份股票交易策略开发指南

    时间序列数据一些最为常见金融分析简介,例如滑动时间窗口、波动率计算等等Python工具包Pandas实现。...开始之前,请确保阅读了这份说明。 当然,请别担心,在这份教程中,我们已经为你载入了数据,所以在学习如何在金融中通过Pandas使用Python时候,你不会面对任何问题。...正如你在下面的代码中看到,你已经用过pandas_datareader来输入数据到工作空间中,得到对象aapl是一个数据框(DataFrame),也就是一个二维带标记数据结构,它每一列都有可能是不同数据类型...此外,你还得到了两个额外列:Volume Adj Close。一个列是用来记录在这一天内交易股权总量。后者则是调整收盘价格:当天收盘价格经过细微调整以适应在后一天开盘前所发生任何操作。...你已经实现了上述策略,并且你也有了可以访问数据处理程序入口. 通过运用pandas-datareader 或者Pandas库将保存在Excel里面的数据导入到Python

    3K40

    数据科学 IPython 笔记本 7.14 处理时间序列

    Pandas金融建模背景下开发,正如你所料,它包含一组相当广泛工具,用于处理日期,时间时间索引数据。...我们将首先简要讨论 Python 中处理日期时间工具,然后再更具体地讨论 Pandas 提供工具。列出了一些更深入资源之后,我们将回顾一些 Pandas 中处理时间序列数据简短示例。...Python日期时间 Python 世界有许多可用日期,时间,增量时间跨度表示。...频率偏移 这些 Pandas 时间序列工具基础是频率或日期偏移概念。就像我们在上面看到D(天)H(小时)代码一样,我们可以使用这些代码来指定任何所需频率间隔。...与往常一样,你也可以使用 IPython 帮助功能,来探索尝试可用于此处讨论函数方法更多选项。 发现这通常是学习新 Python 工具最佳方式。

    4.6K20

    Python入门操作-时间序列分析

    我们可以计算出平均误差,即预测 D(t)值实际 D(t)值之间差距平均值。 我们股票数据中,D(t)是 MRF 调整收盘价。我们现在用 Python 计算 a,b,预测值和它们误差值。...因此数据没有受到任何季节性方面的影响。 下面我们讨论一些用于分析时序数据很实用工具,它们对于金融交易员设计预先测试交易策略时非常有帮助。...先将当前日期时间保存在变量“current_time”中,执行代码如下: #Printing the current date and time current_time = datetime.now...我们先导入 Pandas。 #Importing pandas import pandas as pd Pandas 中用“to_datetime”将日期字符串转换为 date 数据类型。...,可以将该时间序列元素调用为任何其它 Pandas 序列。

    1.5K20

    详解Python当中pip常用命令!

    来源丨网络 相信对于大多数熟悉Python的人来说,一定都听说并且使用过pip这个工具,但是对它了解可能还不一定是非常透彻,今天小编就来为大家介绍10个使用pip小技巧,相信对大家以后管理使用Python...安装 当然Python 3.4版本之后以及Python 2.7.9版本之后,官网安装包当中就已经自带了pip,用户直接在安装完Python之后就可以直接使用,要是使用由virtualenv或者pyvenv...(https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py)直接下载get-pip.py脚本,然后直接运行python get-pip.py脚本即可 如何使用 安装命令行中输入pip...在下载安装一些标准库时候,需要考虑到兼容问题,一些标准库安装可能需要依赖其他标准库,会存在版本相冲突等问题,我们先用下面这条命令行来检查一下是否会有冲突问题存在 pip check package_name...就是在当前目录下下载requests模块以及其他所要依赖模块 批量安装软件包 我们一般在看到别人项目时,都会包含一个requirements.txt文件,里面包含了一些Python项目当中需要用到第三方库

    46420

    Python中 pip 常用命令

    相信对于大多数熟悉Python的人来说,一定都听说并且使用过pip这个工具,但是对它了解可能还不一定是非常透彻,今天小编就来为大家介绍10个使用pip小技巧,相信对大家以后管理使用Python当中标准库会有帮助...安装 当然Python 3.4版本之后以及Python 2.7.9版本之后,官网安装包当中就已经自带了pip,用户直接在安装完Python之后就可以直接使用,要是使用由virtualenv或者pyvenv...(https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py)直接下载get-pip.py脚本,然后直接运行python get-pip.py脚本即可 如何使用 安装命令行中输入pip...在下载安装一些标准库时候,需要考虑到兼容问题,一些标准库安装可能需要依赖其他标准库,会存在版本相冲突等问题,我们先用下面这条命令行来检查一下是否会有冲突问题存在 pip check package_name...就是在当前目录下下载requests模块以及其他所要依赖模块 批量安装软件包 我们一般在看到别人项目时,都会包含一个requirements.txt文件,里面包含了一些Python项目当中需要用到第三方库

    29940

    Zipline 3.0 中文文档(三)

    2021 年 4 月 5 日 亮点 此版本更新了 Zipline,使其与 Python >= 3.7 以及当前版本 Pandas、scikit-learn 等相关 PyData 库兼容。...: 2021 年 4 月 5 日 亮点 此次发布更新了 Zipline,使其与 Python >= 3.7 以及当前版本 Pandas、scikit-learn 等相关 PyData 库兼容。...亮点 此版本更新了 Zipline,使其与 Python >= 3.7 以及当前版本 Pandas、scikit-learn 等相关 PyData 库兼容。...我们目标是在任何给定时间继续维护两组包支持。“稳定”包组相对变化不大,将包含 Quantopian 支持 numpy pandas 版本。...将已弃用pandas.io.data替换为pandas_datareader(1218)。 修复了一个问题,即.pyi存根文件对于zipline.api被意外地从 PyPI 源分发中排除。

    62120

    手把手教你如何用Python和数据科学赚钱?

    使用Anaconda, Jupyter Notebooks, PyCharm实现Python建模,使用这些工具非常容易。...2014年,Apple决定采用7:1进行股票分割,我们可以使用Python pandas 来查询发生日期: len(df) df['Split Ratio'].value_counts() df[...() 顺便说一句,GitHub上找到了所有财富500强股票代码清单。...date=2014-06-10%202018-04-02&q=%2Fm%2F0k8z)来进行准确搜索(注意四月多添加了几天来处理半周问题),然后将CSV加载到Python中: # Google Trends...我们希望这篇文章对你有帮助,并且很乐意在评论中听到你意见: 运行代码是否遇到任何问题?有时候环境版本会搞砸一切…… 你使用什么包技术? 那些可视化工具有助于了解股票价格变动?

    98430

    手把手 | 数据科学速成课:给Python新手实操指南

    这门课目标是使我们新员工(也包括其他部门同事)以互动方式自己节奏来学习解决实际业务问题。...Python是开源,并可通过www.python.org.免费下载。然而官方版本只包含了标准Python库,标准库中包含文本文件、日期时间基本算术运算之类函数。...为了使事情变得简单一些,更喜欢Pychanm环境中编写Python代码。PyCharm是一种所谓集成开发环境,对开发人员编写代码时提供支持。...已经GitHub上放置了用来解决业务问题最终代码 ,然而我强烈建议你仅在自己解决了这个问题再去查看代码。此外,你还可以找到创建两个虚构数据集代码。...Pandas进行简单数据处理 无论我们应用任何统计模型解决问题,都需要预先清洗处理数据。

    1.2K50

    详解Python当中pip常用命令

    小编相信对于大多数熟悉Python的人来说,一定都听说并且使用过pip这个工具,但是对它了解可能还不一定是非常透彻,今天小编就来为大家介绍10个使用pip小技巧,相信对大家以后管理使用Python...安装 当然Python 3.4版本之后以及Python 2.7.9版本之后,官网安装包当中就已经自带了pip,用户直接在安装完Python之后就可以直接使用,要是使用由virtualenv或者pyvenv...(https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py)直接下载get-pip.py脚本,然后直接运行python get-pip.py脚本即可 如何使用 安装命令行中输入pip...在下载安装一些标准库时候,需要考虑到兼容问题,一些标准库安装可能需要依赖其他标准库,会存在版本相冲突等问题,我们先用下面这条命令行来检查一下是否会有冲突问题存在 pip check package_name...就是在当前目录下下载requests模块以及其他所要依赖模块 批量安装软件包 我们一般在看到别人项目时,都会包含一个requirements.txt文件,里面包含了一些Python项目当中需要用到第三方库

    44810

    Python时间序列数据操作总结

    时间序列数据是一种一段时间内收集数据类型,它通常用于金融、经济学和气象学等领域,经常通过分析来了解随着时间推移趋势模式 PandasPython中一个强大且流行数据操作库,特别适合处理时间序列数据...本文中,我们介绍时间序列数据索引切片、重新采样滚动窗口计算以及其他有用常见操作,这些都是使用Pandas操作时间序列数据关键技术。...数据类型 Python Python中,没有专门用于表示日期内置数据类型。一般情况下都会使用datetime模块提供datetime对象进行日期时间操作。...它表示自1970年1月1日星期四00:00:00协调世界时(UTC)以来经过秒数。 Unix时间时间戳通常可以互换使用。Unix时间是创建时间戳标准版本。...Pandas_datareaderpandas一个辅助库。

    3.4K61

    通过支持向量回归LSTM进行股票价格预测

    pandas_data读者可以获取分析我们库存数据 datetime用于修复数据分析库存日期 numpy重塑我们数据以提供给我们神经网络 matplotlib用于绘制可视化我们数据 警告忽略弹出任何不需要警告...需要将日期作为整数,因为无法将日期提供给支持向量机神经网络。 线性回归 线性回归是一种两个变量之间找到最佳线性关系或最佳拟合线方法。...正如所看到那样,数据非常合适,但很可能是过度拟合。这个模型很难概括一年看不见特斯拉股票数据。这就是LSTM神经网络派上用场地方。 将调整收盘价日期作为整数从数据中得出。...- 赫里奥拉 递归神经网络遭受消失梯度问题反向传播(更新神经网络中权重递归过程)期间,更新每个层权重。然而,对于RNN消失梯度,梯度变得非常小,因为它继续更新每一层。...如果有任何问题,疑虑或建设性批评,请通过linkedin与我联系,并在github上查看该项目的代码。

    3.4K22

    猫头虎 分享:PythonPandas 简介、安装、用法详解入门教程

    在这篇博客中,猫头虎 将详细介绍 Pandas 核心功能,从库简介,到安装步骤,再到具体用法及实际应用。对于数据分析师开发者,或是任何对数据处理感兴趣读者,这篇文章都将提供宝贵参考。...Pandas 安装步骤 要开始使用 Pandas,首先需要安装它。安装 Pandas 之前,确保你系统已经安装了 Python 3.6+ 版本。...(inplace=True) 如何避免常见错误Bug 使用 Pandas 进行数据分析时,可能会遇到一些常见问题。...日期时间处理问题 处理时间序列数据时,Pandas 提供了强大日期时间功能,但如果不小心使用可能会遇到问题。...df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) 处理时区问题Pandas 支持时区处理转换,确保计算显示时注意时区影响。

    12010
    领券