Alpha Vantage（Yahoo Fin alt）＆Pandas Dataframe Issue - .days

寻找替代方案，现在雅虎财务似乎终于好转了。来到Alpha Vantage看起来很有趣。下面的代码运行，直到我试图找到开始和结束日期之间的差距，但我得到的错误如下：Alpha Vantage（Yahoo Fin alt）＆Pandas Dataframe Issue - .days

from alpha_vantage.timeseries import TimeSeries 
ts = TimeSeries(key=key, output_format="pandas") 
data, meta_data = ts.get_daily("AAPL",outputsize="full") 
days = (data.index[-1]- data.index[0]).days

输出：

days = (data.index[-1]- data.index[0]).days 
TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'str'

我也试过：

days = (float(data.index[-1])- float(data.index[0])).days

和

days = (int(data.index[-1])- int(data.index[0])).days

打印数据帧的头，问下面

print(data.head())

输出：

   open  low close high  volume 
2000-01-03 104.87 101.69 111.94 112.50 4783900.0 
2000-01-04 108.25 101.19 102.50 110.62 4574800.0 
2000-01-05 103.75 103.00 104.00 110.56 6949300.0 
2000-01-06 106.12 95.00 95.00 107.00 6856900.0 
2000-01-07 96.50 95.50 99.50 101.00 4113700.0

没有运气的东西，任何帮助将不胜感激！

来源

2017-07-25 vlepore

尝试：'（data.index [-1] .astype（np.datetime64） - data.index [0] .astype（np.datetime64））。days' –

此外，张贴您的数据框的片段将有所帮助。 –

@COLDSPEED不幸的是，我已经尝试过，没有成功。获取以下错误：“AttributeError：'str'对象没有属性'astype'”我还添加了数据框的头部以便给出更多的说明。 – vlepore

很明显你的索引是一个字符串。将它转换使用df.index.astype为datetime这样的：

In [1165]: df.index = df.index.astype(np.datetime64)

现在，你在做什么工作：

In [1166]: (df.index[-1] - df.index[0]).days 
Out[1166]: 4

来源

2017-07-25 22:38:35

Alpha Vantage（Yahoo Fin alt）＆Pandas Dataframe Issue - .days

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