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Pandas Data Reader Tiingo在一个符号不存在或被摘牌时拉取多个符号时出错

Pandas Data Reader是一个用于从各种数据源获取金融数据的Python库。Tiingo是其中一个可用的数据源之一。当使用Pandas Data Reader的Tiingo模块在拉取多个符号时遇到一个符号不存在或被摘牌的情况时,可能会出现错误。

在这种情况下,可以采取以下步骤来处理这个问题:

  1. 错误处理:在代码中使用适当的错误处理机制,例如使用try-except语句来捕获异常并进行相应的处理。可以使用Python的异常处理机制来捕获并处理Pandas Data Reader Tiingo模块返回的错误信息。
  2. 符号检查:在拉取多个符号之前,可以先检查每个符号是否存在或是否被摘牌。可以使用Tiingo提供的API或其他相关工具来验证符号的有效性。如果符号不存在或被摘牌,可以选择跳过该符号或采取其他适当的处理方式。
  3. 数据源切换:如果Tiingo无法提供所需的数据,可以考虑使用其他可靠的数据源。腾讯云提供了一系列与金融数据相关的产品,例如腾讯云金融数据服务,可以作为替代方案。可以根据具体需求选择适合的产品,并参考相应的产品介绍链接地址。
  4. 数据质量保证:在使用Pandas Data Reader获取金融数据时,确保数据的质量和准确性非常重要。可以使用数据清洗和验证技术来确保数据的完整性和一致性。此外,可以使用数据可视化工具来检查数据是否符合预期,并进行必要的修正。

总结起来,当使用Pandas Data Reader的Tiingo模块在拉取多个符号时遇到一个符号不存在或被摘牌的情况时,可以通过错误处理、符号检查、数据源切换和数据质量保证等方法来处理这个问题。腾讯云提供了一系列与金融数据相关的产品,可以作为替代方案。具体的产品选择和使用方式可以根据实际需求和情况进行调整。

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闲了的时候还是要学一点金融知识,先不说金融懂多少,但是通过金融的目的来编程其实也还行。总之美好的一天不要浑浑噩噩的度过。我觉得都是值得回忆的美好岁月。我们都知道股票市场有很多交易数据,有人亏损有人盈利。但是赚的人肯定是赚了很久了。赔的人也许会一直亏,但也可能厚积薄发。作为一只初来乍到的程序员,咋没有那种科班背景,所以很多时候唯一能派上用场的的好好学习。那么最基础的肯定需要知道基本知识吧,因为我本人是一只目的和好奇心驱动的猿,所以让我系统的学习某个专业会让我很难接受,主要是学过之后不一定能够形成系统的认知能力。可能效果总比我这样凭感觉的好的多的多。后期再看情况,先不扯这些话题。今天的目标就是记录一下我是如何获取股票数据的。没错我用的是开源的组件,没有写爬虫。因为股票数据是有专业的组织开放的api,里边比较好的是tushare和baostack。然后之前使用tushare还好,还是自从他们升级之后就需要积分了,然后发现自己的积分不够。所以我采用了baostack,但是baostack的问题是“数据不全”。其实也不是数据不全,而是获取全部股票信息的时候返回的数据总是隔三差五。让我对此产生了怀疑。纠结之下发现tushare能够获取全部股票列表,然后我把之前baostack中没有返回的股票代码作为参数调baostack其实也是能返回数据的。那么就是baostack的rs=bs.query_stock_basic()接口的问题?反正已经呵呵哒了,所以我最终采用的策略是使用tushare获取上证和深证的股票,然后调用baostack获取股票的历史交易数据并保存到文件中。

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