Python pandas datareader funktioniert nicht mehr für yahoo-finance-url geändert

Da yahoo eingestellt Ihre API-Unterstützung pandas datareader jetzt fehl

import pandas_datareader.data as web
import datetime
start = datetime.datetime(2016, 1, 1)
end = datetime.datetime(2017, 5, 17)
web.DataReader('GOOGL', 'yahoo', start, end)

HTTPError: HTTP Error 401: Unauthorized

gibt es eine inoffizielle Bibliothek ermöglicht es uns, um vorübergehend das problem zu umgehen? Alles auf Quandl vielleicht?

Die nicht unterstützten, Yahoo finance API abgeschaltet: forums.yahoo.net/t5/Yahoo-Finance-help/...
pshep123, gute Ratschläge, ich denke nie suchen stackoverflow!!!aber wie viele andere Menschen, abgesehen von dem wissen, dass yahoo nicht fortgeführten deren API ich hatte keine temporäre Lösung

InformationsquelleAutor Scilear | 2017-05-18

  1. 4

    Fand ich den workaround von "Update-yahoo-Finanzen" in https://pypi.python.org/pypi/fix-yahoo-finance nützlich sein, zum Beispiel:

    from pandas_datareader import data as pdr
import fix_yahoo_finance

data = pdr.get_data_yahoo('APPL', start='2017-04-23', end='2017-05-24')

    Beachten Sie die Reihenfolge der letzten 2 Spalten Daten sind "Adj Close" und "Lautstärke", dh. nicht das alte format. Zu re-index:

    cols = ['Date', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume', 'Adj Close']
data.reindex(columns=cols)
    Ich erhalte eine Fehlermeldung über die Volumen-Spalte auf den Anruf zu get_yahoo_data, aber danke ich werde das prüfen
    Ja @Scilear also habe ich zuerst versuchen neu zu installieren pandas_datareader auf die neueste version und es sollte in Ordnung sein.

    InformationsquelleAutor artDeco

  2. 2

    So, Sie haben Ihre url geändert und jetzt verwenden cookies, Schutz (und möglicherweise javascript), also habe ich Fix mein eigenes problem mit dryscrape, das emuliert einen browser
    dies ist nur ein FYI da dies sicherlich bricht nun die Bedingungen und Konditionen,..., so verwenden Sie auf eigene Gefahr? Ich freue mich auf Quandl für eine alternative EOD Preis Quelle.

    Konnte ich nicht überall mit cookie durchsuchen eines CookieJar so landete ich mit dryscrape, "fake" eine Benutzer-download -

    import dryscrape
from bs4 import BeautifulSoup
import time
import datetime
import re

#we visit the main page to initialise sessions and cookies
session = dryscrape.Session()
session.set_attribute('auto_load_images', False)
session.set_header('User-agent', 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/39.0.2171.95     Safari/537.36')    

#call this once as it is slow(er) and then you can do multiple download, though there seems to be a limit after which you have to reinitialise...
session.visit("https://finance.yahoo.com/quote/AAPL/history?p=AAPL")
response = session.body()


#get the dowload link
soup = BeautifulSoup(response, 'lxml')
for taga in soup.findAll('a'):
    if taga.has_attr('download'):
        url_download = taga['href']
print(url_download)

#now replace the default end date end start date that yahoo provides
s = "2017-02-18"
period1 = '%.0f' % time.mktime(datetime.datetime.strptime(s, "%Y-%m-%d").timetuple())
e = "2017-05-18"
period2 = '%.0f' % time.mktime(datetime.datetime.strptime(e, "%Y-%m-%d").timetuple())

#now we replace the period download by our dates, please feel free to improve, I suck at regex
m = re.search('period1=(.+?)&', url_download)
if m:
    to_replace = m.group(m.lastindex)
    url_download = url_download.replace(to_replace, period1)        
m = re.search('period2=(.+?)&', url_download)
if m:
    to_replace = m.group(m.lastindex)
    url_download = url_download.replace(to_replace, period2)

#and now viti and get body and you have your csv
session.visit(url_download)
csv_data = session.body()

#and finally if you want to get a dataframe from it
import sys
if sys.version_info[0] < 3: 
    from StringIO import StringIO
else:
    from io import StringIO

import pandas as pd
df = pd.read_csv(StringIO(csv_data), index_col=[0], parse_dates=True)
df

    InformationsquelleAutor Scilear

  3. 2

    Wechselte ich von Yahoo zu Google Finance-und es funktioniert für mich so aus

    data.DataReader(ticker, 'yahoo', start_date, end_date)

    zu 

    data.DataReader(ticker, 'google', start_date, end_date)

    angepasst und in meine "alten" Yahoo! Symbole aus:

    tickers = ['AAPL','MSFT','GE','IBM','AA','DAL','UAL', 'PEP', 'KO']

    zu

    tickers = ['NASDAQ:AAPL','NASDAQ:MSFT','NYSE:GE','NYSE:IBM','NYSE:AA','NYSE:DAL','NYSE:UAL', 'NYSE:PEP', 'NYSE:KO']
    Ich habe versucht auf diese Weise, aber seine nicht funktioniert, gibt "RemoteDataError".

    InformationsquelleAutor Alex L.

  4. 2

    Probieren Sie es aus:

    import fix_yahoo_finance as yf
data = yf.download('SPY', start = '2012-01-01', end='2017-01-01')

    InformationsquelleAutor vibhu_singh

  5. 0

    Machen den thread schlafen in zwischen dem Lesen nach jedem Daten.
    Möglicherweise arbeiten die meisten der Zeit, so versuchen, so 5-6 mal und speichern Sie die Daten in der csv-Datei, also das nächste mal u Lesen aus Datei.

    ### code is here ###
import pandas_datareader as web
import time
import datetime as dt
import pandas as pd

symbols = ['AAPL', 'MSFT', 'AABA', 'DB', 'GLD']
webData = pd.DataFrame()
for stockSymbol in symbols:
    webData[stockSymbol] = web.DataReader(stockSymbol, 
    data_source='yahoo',start= 
               startDate, end= endDate, retry_count= 10)['Adj Close']   
    time.sleep(22) # thread sleep for 22 seconds.

    InformationsquelleAutor Dipen Lama

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