


Wie behebe ich den Fehler „TypeError: String-Indizes müssen Ganzzahlen sein' beim Abrufen von Yahoo Finance-Daten mit Pandas Datareader?
Beim Abrufen von Yahoo Finance-Daten mit Pandas Datareader wird der Fehler „TypeError: String-Indizes müssen Ganzzahlen sein“ angezeigt.
Bei Verwendung von Pandas Datareader zum Erwerb von Aktien Bei Daten von Yahoo Finance kann ein Fehler auftreten, der darauf hinweist, dass Zeichenfolgenindizes ganze Zahlen sein müssen. Dies tritt auf, wenn versucht wird, über einen String-Index statt einer Ganzzahl auf Bestandsdaten zuzugreifen.
Lösung
Stellen Sie sicher, dass der Symbolparameter in get_data_yahoo als Liste von Strings übergeben wird statt einer einzelnen Zeichenfolge. Verwenden Sie beispielsweise anstelle von symboles="TATAELXSI.NS" symboles=["TATAELXSI.NS"].
Alternative Lösung mithilfe der pdr_override()-Methode
An Eine alternative Lösungsmethode umfasst die Verwendung der Funktion pdr_override, um das Aktiensymbol als Zeichenfolge anzugeben:
<code class="python">import pandas_datareader.data as pdr symbols = ["TATAELXSI.NS"] with pdr.pdr_override(): data = pdr.get_data_yahoo(symbols=symbols, start=start, end=end)</code>
Diese Methode ermöglicht die Verwendung einer Zeichenfolge als Symbolargument, indem sie die Funktion anweist, sie als Ganzzahl zu behandeln.
Zusätzliche Hinweise
- Stellen Sie sicher, dass Pandas Datareader auf dem neuesten Stand ist, um Kompatibilitätsprobleme zu vermeiden.
- Stellen Sie sicher, dass der Symbolparameter einen gültigen Bestand enthält Symbole.
- Überprüfen Sie, ob die Yahoo Finance API vorübergehend nicht verfügbar ist.
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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
