Я пытаюсь использовать функцию concat
вместо append
, чтобы получить тот же результат из этого блока кода:
final_dataframe = pd.DataFrame(columns = my_columns)
for symbol in stocks['Ticker'][:5]:
api_url = f'https://sandbox.iexapis.com/stable/stock/{symbol}/quote?token = {IEX_CLOUD_API_TOKEN}'
data = requests.get(api_url).json()
final_dataframe = final_dataframe.append(
pd.Series([symbol,
data['latestPrice'],
data['marketCap'],
'N/A'],
index = my_columns),
ignore_index = True)
Вывод таков:
Ticker Stock_price Market_capitalization Number_of_shares_to_buy
0 A 144.3 42532431075 N/A
1 AAL 17.16 11068908461 N/A
2 AAP 210.74 12880265047 N/A
3 AAPL 167.43 2762301276735 N/A
4 ABBV 164.5 287271211810 N/A
Это не оптимальная стратегия для добавления данных построчно в DataFrame. Сначала соберите свои данные в структуру данных Python (здесь список dict), затем создайте фрейм данных из этой структуры данных.
Пытаться:
tickers = []
for symbol in stocks['Ticker'][:5]:
api_url = f'https://sandbox.iexapis.com/stable/stock/{symbol}/quote?token = {IEX_CLOUD_API_TOKEN}'
data = requests.get(api_url).json()
d = dict(zip(my_columns, [symbol, data['latestPrice'], data['marketCap'], 'N/A']))
tickers.append(d)
df = pd.DataFrame(tickers)
Выход:
>>> df
Ticker Stock_price Market_capitalization Number_of_shares_to_buy
0 A 144.30 42532431075 NaN
1 AAL 17.16 11068908461 NaN
2 AAP 210.74 12880265047 NaN
3 AAPL 167.43 2762301276735 NaN
4 ABBV 164.50 287271211810 NaN