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只在一年的最后一天带着Pandas回来?
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<p>从financialmodelingprep api获取指定公司股票的历史收盘价的api get请求。它返回股票的每个记录日期。问题是,我只需要过去5年的最后一个日期,以便与财务报表进行比较。 有人知道如何过滤数据集以获取一年中的最后一个日期,而不指定确切的日期吗?目标是将表格导出为csv格式,并进一步与其他公司合并</p> <p>有没有更好的方法来获得我需要的结果</p> <pre><code>symbols = ["MMM", "ABT", "ABBV", "ABMD", "ACN", ] import requests import pandas as pd import datetime API_KEY = 'my_key' api_stock_price_url = "https://financialmodelingprep.com/api/v3/historical-price-full/" + symbols[0] + "?serietype=line&apikey=" + API_KEY company_stock_price = pd.read_json(api_stock_price_url) date_and_close = pd.json_normalize(company_stock_price["historical"]) company_stock_price["date"] = date_and_close["date"] company_stock_price["close"] = date_and_close["close"] company_stock_price.index = [company_stock_price["date"]] # CHANGES THE INDEX TO BE THE NORMALIZED DATE company_stock_price["date"] = pd.to_datetime(company_stock_price["date"]) # CHANGES THE FORMAT TO DATE del company_stock_price['historical'] del company_stock_price['date'] # deletes the unwanted columns </code></pre> <p>返回的<em>公司股票价格</em>表</p> <pre><code> symbol close date 2020-12-04 MMM 172.460007 2020-12-03 MMM 171.830002 2020-12-02 MMM 171.850006 2020-12-01 MMM 170.520004 2020-11-30 MMM 172.729996 ... ... ... 1970-09-14 MMM 0.322600 1970-09-11 MMM 0.321700 1970-09-10 MMM 0.323500 1970-09-09 MMM 0.324000 1970-09-08 MMM 0.318800 12675 rows × 2 columns </code></pre> <p>我需要的理想输出如下所示:</p> <pre><code> symbol close date 2020-12-31 MMM 172.460007 2019-12-31 MMM 131.112123 2018-12-31 MMM 123.123123 2017-12-31 MMM 111.111111 2016-11-31 MMM 101.111111 </code></pre> <p>这件事的问题是,我无法具体说明确切的日期,因为一些s&;p500家公司(我将对其进行循环)在返回的api响应中缺少该日期的股价</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>您可以获取最近的日期并使用<code>.loc()</code>获取所需的行,如下所示:</p> <pre><code>recent_date = company_stock_price["date"].max() latest_stock_price = company_stock_price.loc[company_stock_price['date'] == recent_date] </code></pre>
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