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

使用datareader中的股票数据时,Pandas错误“没有要绘制的数字数据”

通常是由于数据类型不匹配或数据缺失导致的。以下是可能的解决方案和建议:

  1. 数据类型不匹配:确保使用datareader获取的股票数据的数据类型正确。例如,确保股票价格是数值类型(float或int),日期是datetime类型等。
  2. 数据缺失:检查数据是否存在缺失值。如果数据中存在缺失值,可以考虑使用Pandas的fillna()方法或dropna()方法来处理缺失值。fillna()方法可以用特定的值填充缺失值,而dropna()方法可以删除包含缺失值的行或列。
  3. 数据格式转换:如果数据类型不匹配或存在缺失值,可以尝试进行数据格式转换。使用Pandas的astype()方法可以将数据类型转换为正确的类型。例如,将股票价格转换为float类型。
  4. 数据可视化:如果问题仅限于绘制数据时出现错误,可以尝试使用其他绘图库或方法来绘制股票数据。除了Pandas的绘图功能,还可以尝试使用Matplotlib、Seaborn等库来绘制数据。
  5. 检查数据源:确保使用datareader获取股票数据的数据源是可靠和准确的。有时候数据源本身可能存在问题,导致无法正确获取或绘制数据。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云数据库(https://cloud.tencent.com/product/cdb):提供高性能、可扩展的数据库解决方案,适用于各种应用场景。
  • 腾讯云服务器(https://cloud.tencent.com/product/cvm):提供灵活可靠的云服务器,支持多种操作系统和应用部署。
  • 腾讯云对象存储(https://cloud.tencent.com/product/cos):提供安全可靠的云端存储服务,适用于存储和管理各种类型的数据。
  • 腾讯云人工智能(https://cloud.tencent.com/product/ai):提供丰富的人工智能服务和工具,包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。
  • 腾讯云物联网(https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer):提供全面的物联网解决方案,帮助用户快速构建和管理物联网应用。
  • 腾讯云移动开发(https://cloud.tencent.com/product/mobiledv):提供全面的移动应用开发和管理服务,包括移动后端服务、推送服务等。

请注意,以上链接仅供参考,具体产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

用Python爬取股票数据绘制K线和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...在上述范例程序,在调用get_data_yahoo方法,传入股票代码带有.ss后缀,这表示该代码是沪股。此外,还能通过.sz后缀来表示深股,通过.hk后缀表示港股。...在如下drawKAndMAMore.py范例程序,将用到上文提到爬取股票数据代码,从网络接口里获取股票数据,并绘制k线和均线,请大家不仅注意k线和均线含义,还要重视matplotlib库里绘制图形...方法,传入股票代码、开始时间和结束时间这三个参数,从雅虎网站获得股票交易数据。...而且在预测时没有考虑到涨跌停因素,所以预测结果涨跌幅度比真实数据大。 股票价格不仅由技术面决定,还受政策面、资金量以及消息面等诸多因素影响,这也能解释预测结果和真实结果间有差异原因。

2.9K31

python Panads获取股票数据及处理

本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44580977/article/details/101994640 pandas库在金融量化分析优势明显, 它提供了专门处理金融数据模块...,pandas-datareader包, 所以在使用之前需要导入pandas-datareader模块 import pandas_datareader.data as web 具体获取股票数据接口为...第二个参数:指定股票数据网站,DataReader可从多个金融网站上获取到股票数据,"yahoo"指定从雅虎网站获取股票数据,"google"指定从谷歌网站获取股票数据。...从雅虎网站获取股票信息例程 import pandas_datareader.data as web import datetime #获取上证指数2017.1.1日至今交易数据 df_stockload...封装了matplotlib绘图功能,因此我们可以在pandas更直接、更简单方式绘制数据曲线,在使用时需要导入matplotlib库pyplot模块,此处以绘制上证指数收盘价为例,用可视化方式了解下上证指数走势

2.4K20

通过支持向量回归和LSTM进行股票价格预测

在这个项目中,使用带有sci-kit-learn支持向量回归和使用KerasLSTM来分析特斯拉股票价格。 在使用LSTM和其他算法等技术分析财务数据,请务必记住这些不是保证结果。...函数获取股票价格数据,该函数获取财务数据并将其存储在pandas数据。...由于数据有如此多波动,因此没有可用于线性回归最佳拟合线,以便为库存预测提供良好准确性。因此,在案例,仅使用线性回归并不准确。...SVM不能处理数据,因为没有在两个不同类之间进行分类。 对于股票数据,不预测一个类,预测一个系列下一个值。 使用回归尝试使用梯度下降之类东西来最小化成本函数。...这很重要,因为它允许我们避免网络数字变得庞大并导致学习错误。 遗忘门: 遗忘门从先前LSTM单元和当前输入获取先前隐藏状态并将它们相乘。

3.3K22

实战 | 用 Python 选股票,据说可以多挣个20%

本文将使用Python来可视化股票数据,比如绘制K线图,并且探究各项指标的含义和关系,最后使用移动平均线方法初探投资策略。...数据导入 这里将股票数据存储在stockData.txt文本文件,我们使用pandas.read_table()函数将文件数据读入成DataFrame格式。...图片来源:http://wiki.mbalib.com/wiki/K线理论 Matplotlib.finance模块提供了绘制K线图函数candlestick_ohlc(),但如果绘制比较美观K线图还是下点功夫...在上面的分析我们一直没有使用一类指标是5、10、20日均价,它们又称为移动平均值,下面我们就使用这项指标来演示一个简单股票交易策略。(警告:这里仅仅是演示说明,并非投资建议。)...为了得到更多数据来演示,我们使用pandas_datareader直接从雅虎中下载最近一段时间谷歌股票数据

2.5K60

Python入门操作-时间序列分析

获取数据 我们本文会用到 MRF 过去五年“调整价格”,用 pandas_datareader 可以从 Yahoo财经上获取所需数据。...numpy as np 现在我们用 datareader 获取数据,主要是自 2012 年 1 月 1 日至 2017 年 12 月 21 日股票数据。...计算和绘制每日收益 利用时间序列,我们可以计算出随着时间变化每日收益,并绘制出收益变化图。我们将从股票调整收盘价中计算出每日收益,以列名“ret”储存在同一数据帧“stock”。...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在设计和预先测试交易策略非常有帮助。...交易员们常常处理大量历史数据,并且根据这些时间序列进行数据分析。我们这里重点分享一下如何应对时间序列日期和频率,以及索引、切片等操作。主要会用到 datetime库。

1.5K20

使用Python绘制多个股票K线图

K线图是金融领域常用技术分析工具,可以洞察地展示股票开盘价、收盘价、最高价和最低价等信息。在投资决策,对多个股票走势进行对比分析是非常重要。...随着互联网和数据分析技术发展,Python成为一种流行编程语言,广泛评估数据处理和可视化。Python提供了丰富库和工具,使得绘制K线图变得高效简单。...在开始之前,我们需要安装一些必要Python库,如pandas、matplotlib和mplfinance。可以使用pip命令进行安装。...为了获取股票数据,我们可以使用第三方库,比如pandas_datareader。这个库提供了访问各种金融数据功能。...在获取数据过程,我们需要设置代理信息,以保证数据正常获取以下是一个获取股票数据示例代码:import pandas_datareader as pdr# 设置代理信息proxyHost = "www

52631

使用 Pandas resample填补时间序列数据空白

在现实世界时间序列数据并不总是完全干净。有些时间点可能会因缺失值产生数据空白间隙。机器学习模型是不可能处理这些缺失数据,所以在我们要在数据分析和清理过程中进行缺失值填充。...本文介绍了如何使用pandas重采样函数来识别和填补这些空白。 原始数据 出于演示目的,我模拟了一些每天时间序列数据(总共10天范围),并且设置了一些空白间隙。...下一步我们就要使用各种方法用实际数字填充这些NA值。 向前填补重采样 一种填充缺失值方法是向前填充(Forward Fill)。这种方法使用前面的值来填充缺失值。...例如,我们数据缺少第2到第4个变量,将用第1个变量(1.0)值来填充。...总结 有许多方法可以识别和填补时间序列数据空白。使用重采样函数是一种用来识别和填充缺失数据点简单且有效方法。这可以用于在构建机器学习模型之前准备和清理数据

4.2K20

用Python快速分析和预测股票价格

然后你就可以快速浏览到你第一份金融分析报告。 为了开始学习和分析股票,我们将从快速查看历史股票价格开始。这将通过从 Pandas 网络数据阅读器和雅虎财经中提取最新股票数据来实现。...我们将使用以下代码提取 Apple 股票价格: import pandas as pd import datetime import pandas_datareader.data as web from...接下来分析过程,我们将使用收盘价格,即股票在一天交易结束最终价格。 3 探索股票移动平均值和收益率 在这个分析,我们使用两个关键测量指标来分析股票:移动平均值和回报率。...苹果股票移动平均价格(mavg) 移动平均使曲线平滑,显示股票价格涨跌趋势。 在这张图表,移动平均线显示了股票价格上升或下降趋势。从逻辑上讲,你应该在股市低迷买进,在股市上涨卖出。...参考文献是从列表挑选出来,与其他作品任何相似之处都纯属巧合。 本文写作纯粹是作者副业,没有任何其他隐藏动机。

3.8K40

实现基于股票收盘价时间序列统计(用Python实现)

时间序列是按时间顺序一组真实数字,比如股票交易数据。通过分析时间序列,能挖掘出这组序列背后包含规律,从而有效地预测未来数据。在这部分里,将讲述基于时间序列常用统计方法。...1 用rolling方法计算移动平均值 当时间序列样本数波动较大,从中不大容易分析出未来发展趋势时候,可以使用移动平均法来消除随机波动影响。...如果时间序列上,两个相近值不相关,即相关系数为0,则表示该时间序列上各个点间没有关联,那么就没有必要再通过观察规律来预测未来数据。...4 用热力图分析不同时间序列相关性 之前是通过自相关系数和偏自相关系数来衡量单一间序列里前后数据影响,在应用,也会量化分析不同时间序列相关性。...1 #coding=utf-8 2 import pandas as pd 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 import pandas_datareader 5

1.4K10

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

在用pythonmatplotlib和numpy库绘制股票K线均线整合效果(含从网络接口爬取数据和验证交易策略代码)一文里,我讲述了通过爬虫接口得到股票数据绘制出K线均线图形方式,在本文里...成交量能反应出股市交易供求关系,其中道理是比较浅显易懂,当股票供不应求,大家争相购买,成交量就很大了,反之当供过于求,则说明市场交易冷淡,成交量必然萎缩。...我们用yahoo接口得到数据里,有表示成交股数Volumn列,其中单位是“手”,一手为100股,在本部分里,我们是通过Volumn列数据绘制股票成交量信息。...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,计算量和价关系,从而获得买点日期...在第27行到第36行按日期遍历股票数据,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。

2.5K20

Python金融大数据分析-数据获取与简单处理

1.数据获取 pandas包中有自带数据获取接口,详细大家可以去其官网上找,是io.data下DataReader方法。...= web.DataReader(name='^GDAXI', data_source='yahoo',start = '2000-1-1') #查看一下数据一些信息 上面这一方法返回是一个pandas...dataframe数据结构 print DAX.info() #绘制收盘价曲线 DAX['Close'].plot(figsize=(8,5)) 我们获得数据是dataframe结构,毕竟是...然后我们绘制一下收盘价曲线。 ? 这个是我们获取数据信息。 ? 绘制出来收盘价曲线是这样。...2.简单数据处理 有了股票价格,我们就计算一下每天涨跌幅度,换句话说,就是每天收益率,以及股价移动平均和股价波动率。

1.8K40

数据分析实际案例之:pandas在餐厅评分数据使用

简介 为了更好熟练掌握pandas在实际数据分析应用,今天我们再介绍一下怎么使用pandas做美国餐厅评分数据分析。...餐厅评分数据简介 数据来源是UCI ML Repository,包含了一千多条数据,有5个属性,分别是: userID: 用户ID placeID:餐厅ID rating:总体评分 food_rating...:食物评分 service_rating:服务评分 我们使用pandas来读取数据: import numpy as np path = '.....如果我们关注是不同餐厅总评分和食物评分,我们可以先看下这些餐厅评分平均数,这里我们使用pivot_table方法: mean_ratings = df.pivot_table(values=['...132583 4 132584 6 132594 5 132608 6 132609 5 132613 6 dtype: int64 如果投票人数太少,那么这些数据其实是不客观

1.6K20

用python来分析一波股票

Python是一门广泛在各个行业应用语言,包括计算机,生物学,金融。可以说,python除了不会生孩子,其他啥都行。本文将使用python来玩转股票数据,让你见识Python强大。...所使用工具 python3.6 Juypter notebook(交互式IDE,推荐使用) numpy,pandas用于数据分析 matplotlib,seaborn用于数据可视化 pandas_datareader...用于获取股票数据 数据获取 我们可以从pandas_datareader获取股票数据。...首先需要安装这个库 pip install pandas pip install pandas-datareader 然后就可以访问数据了 from pandas_datareader.data import..., index_col=index) #读取csv文件数据 然后我们简单查看一下阿里巴巴股票数据 alibaba.head(n = 5) #查看前5行数据 下面是股票数据前5行,我们可以看到每天开盘价

3.7K30

PYTHON用时变马尔可夫区制转换(MARKOV REGIME SWITCHING)自回归模型分析经济时间序列|附代码数据

statsmodels.api as sm from pandas_datareader.data import DataReader from datetime import datetime  ...[2]: #获取数据 hamilton= pd.read('gndata').iloc[1:] # 绘制数据 hamilton.plot() # 拟合模型 Markovreg(hamilton)...,T)数据对时间t概率估计。平滑化是指使用样本所有数据对时间t概率进行估计。...这个模型展示了带有区制异方差(方差转换)和无平均效应估计。 模型是: 由于没有自回归成分,这个模型可以用MarkovRegression类来拟合。由于没有平均效应,我们指定趋势='nc'。...raw = pd.read_table(ew ,engine='python') # 绘制数据集 plot( figsize=(12, 3)) res_kns.summary() 下面我们绘制了处于每个区制概率

28600

python 用mpl_finance画k线图

本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44580977/article/details/102096041 例程如下: import datetime import pandas_datareader.data...K线走势 """ # 另一种绘制K线方法candlestick_ochl(ax, quotes, width=0.2, colorup='r', colordown='g', alpha=1.0)主要参数如下...: # ax 是绘制图形 axis 对象;quotes是所有的股票数据序列,其中每一行都是按照开盘价、收盘价、最高价、最低价顺序排列。...# 使用candlestick_ochl()方法需要额外用zip方法生成指定要求股票数据列表,如下所示: 剩下工作就是对图表显示效果设置, ohlc = list(zip(np.arange...需要说明是Ma20、Ma30、Ma60分别在第20个、30个、60个交易日才能计算得到第一个周期内收盘价平均值,所以有一段移动平均线为无效值。

5.2K10

数据分析实际案例之:pandas在泰坦尼特号乘客数据使用

事故已经发生了,但是我们可以从泰坦尼克号历史数据中发现一些数据规律吗?今天本文将会带领大家灵活使用pandas来进行数据分析。...接下来我们来看一下怎么使用pandas来对其进行数据分析。...使用pandas数据进行分析 引入依赖包 本文主要使用pandas和matplotlib,所以需要首先进行下面的通用设置: from numpy.random import randn import...pandas提供了一个read_csv方法可以很方便读取一个csv数据,并将其转换为DataFrame: path = '.....: df['Age'].mean() 30.272590361445783 实际上有些数据没有年龄,我们可以使用平均数对其填充: clean_age1 = df['Age'].fillna(df['

1.3K30
领券