使用 Pandas Datareader 从 Yahoo Finance 获取股票数据时出现“TypeError：字符串索引必须是整数”-IT科技

问题描述：

import pandas_datareader

end = "2022-12-15"
start = "2022-12-15"
stock_list = ["TATAELXSI.NS"]

data = pandas_datareader.get_data_yahoo(symbols=stock_list, start=start, end=end)

print(data)

当我运行此代码时，出现错误"TypeError: string indices must be integers"。

编辑：我已经更新了代码并将列表作为符号参数传递，但它仍然显示相同的错误

错误：

Traceback (most recent call last):
  File "C:UsersDeepak ShetterPycharmProjects@DAYSOFPYTHONmp3downloader.py", line 7, in <module>
    data = pandas_datareader.get_data_yahoo(symbols=[TATAELXSI], start=start, end=end)
  File "C:UsersDeepak ShetterPycharmProjects@DAYSOFPYTHONenvlibsite-packagespandas_datareaderdata.py", line 80, in get_data_yahoo
    return YahooDailyReader(*args, **kwargs).read()
  File "C:UsersDeepak ShetterPycharmProjects@DAYSOFPYTHONenvlibsite-packagespandas_datareaderase.py", line 258, in read
    df = self._dl_mult_symbols(self.symbols)
  File "C:UsersDeepak ShetterPycharmProjects@DAYSOFPYTHONenvlibsite-packagespandas_datareaderase.py", line 268, in _dl_mult_symbols
    stocks[sym] = self._read_one_data(self.url, self._get_params(sym))
  File "C:UsersDeepak ShetterPycharmProjects@DAYSOFPYTHONenvlibsite-packagespandas_datareaderyahoodaily.py", line 153, in _read_one_data
    data = j["context"]["dispatcher"]["stores"]["HistoricalPriceStore"]
TypeError: string indices must be integers

解决方案 1：

我的解决方案很简单，我只需用 yf.download 替换 pandas_datareader.get_data_yahoo。无需担心结果，因为 yf.download 也会给你一个数据框。我简化了语法，如下所示：

import yfinance as yf

df = yf.download(your_ticks_or_a_tick_list, start=start_date, end=end_date)

但请记住清除所有单元的输出，然后重新启动，否则您将收到错误。

解决方案 2：

到目前为止，这里报告的解决方案对我都不起作用。根据此处的讨论，雅虎对其 API 进行了更改，从而破坏了与以前版本的 pandas datareader 的兼容性。

在同一个 Github 线程中，报告了一个修复，该修复在 Github 用户 raphi6 的拉取请求中实现。我确认拉取请求工作正常。可以使用以下 3 行安装拉取请求中的版本：

conda install pycryptodome pycryptodomex
conda uninstall pandas-datareader
pip install git+https://github.com/raphi6/pandas-datareader.git@ea66d6b981554f9d0262038aef2106dda7138316

这些pycrypto*包是我必须安装才能使其工作的依赖项。请注意，我在这里使用的是提交哈希而不是分支名称，因为它是哈希字符，并且以这种方式使用 pip 时Yahoo!_Issue#952会出现哈希字符问题。

也可以使用 pip 而不是 conda 来执行所有命令（参见下面的更新 1）。

更新 1

要在 Google Colab 上尝试此功能，请使用（如下所示）：

! pip install pycryptodome pycryptodomex
! pip uninstall --yes pandas-datareader
! pip install git+https://github.com/raphi6/pandas-datareader.git@ea66d6b981554f9d0262038aef2106dda7138316

更新 2 (2022/12/27)

尽管上周我无法让它工作，但我再次尝试，并且可以确认pdr_override()Nikhil Mulley 在下面提到的解决方法现在可以工作（至少对于 yfinance 0.2.3 和 pandas-datareader 0.10.0 来说）。

原始答案（有效，但代码行数更多）

在同一个 Github 线程中，Github 用户 raphi6 的拉取请求中报告了一个修复程序。我确认拉取请求工作正常。拉取请求的详细安装说明可在此处找到，为了完整起见，复制如下：

git clone https://github.com/raphi6/pandas-datareader.git
cd pandas-datareader
conda uninstall pandas-datareader
conda install pycryptodome pycryptodomex
git checkout 'Yahoo!_Issue#952'
python setup.py install --record installed_files.txt

install 命令中的参数--record是获取已安装文件的列表，以便将来轻松卸载（按照此 SO 线程）。这些pycrypto*文件是我必须安装才能使其工作的依赖项。

解决方案 3：

这不是一个答案，但我认为问题与 pdr 数据读取器从雅虎本身获取有关

>>> import pandas_datareader as dtr
>>> from datetime import datetime
>>> initial_portfolio=['AAPL', 'MA', 'F', 'MSFT', '^GSPC']
>>> startdate = datetime(2022,12,1)
>>> enddate=datetime(2022,12,10)
>>> stock_data=dtr.yahoo.daily.YahooDailyReader(initial_portfolio,start=startdate,end=enddate).read()

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "lib/python3.9/site-packages/pandas_datareader/base.py", line 258, in read
    df = self._dl_mult_symbols(self.symbols)
  File "lib/python3.9/site-packages/pandas_datareader/base.py", line 268, in _dl_mult_symbols
    stocks[sym] = self._read_one_data(self.url, self._get_params(sym))
  File "lib/python3.9/site-packages/pandas_datareader/yahoo/daily.py", line 153, in _read_one_data
    data = j["context"]["dispatcher"]["stores"]["HistoricalPriceStore"]
TypeError: string indices must be integers

短期解决办法可能是使用 yfinance 覆盖，看看这是否有帮助，直到雅虎财经恢复其数据功能？

Python 3.9.1 (default, Dec 28 2020, 11:22:14)
[Clang 11.0.0 (clang-1100.0.33.17)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from pandas_datareader import data as pdr
>>> import yfinance as yf
>>> yf.pdr_override()
>>> y_symbols = ['SCHAND.NS', 'TATAPOWER.NS', 'ITC.NS']
>>> from datetime import datetime
>>> startdate = datetime(2022,12,1)
>>> enddate = datetime(2022,12,15)
>>> data = pdr.get_data_yahoo(y_symbols, start=startdate, end=enddate)
[*********************100%***********************]  3 of 3 completed
>>> data
             Adj Close                                Close                           ...        Open                             Volume
                ITC.NS   SCHAND.NS TATAPOWER.NS      ITC.NS   SCHAND.NS TATAPOWER.NS  ...      ITC.NS   SCHAND.NS TATAPOWER.NS    ITC.NS SCHAND.NS TATAPOWER.NS
Date                                                                                  ...
2022-12-01  339.549988  195.949997   224.850006  339.549988  195.949997   224.850006  ...  341.700012  191.600006   225.250000  16630417    544485      7833074
2022-12-02  337.149994  196.600006   225.250000  337.149994  196.600006   225.250000  ...  339.350006  196.000000   225.449997   8388835    122126      7223274
2022-12-05  336.750000  191.050003   224.199997  336.750000  191.050003   224.199997  ...  337.649994  200.850006   225.250000   9716390    107294     10750610
2022-12-06  337.299988  196.399994   228.800003  337.299988  196.399994   228.800003  ...  334.100006  191.000000   224.199997   6327430    102911     20071039
2022-12-07  340.100006  187.350006   225.850006  340.100006  187.350006   225.850006  ...  338.500000  198.000000   228.800003   9813208    122772      7548312
2022-12-08  338.399994  181.850006   225.050003  338.399994  181.850006   225.050003  ...  340.200012  186.000000   226.000000   6200447    114147      7507975
2022-12-09  341.399994  176.899994   219.399994  341.399994  176.899994   219.399994  ...  339.750000  183.899994   225.899994   8132228    179660     13087278
2022-12-12  343.200012  177.350006   217.699997  343.200012  177.350006   217.699997  ...  341.000000  177.750000   219.750000  11214662    133507      8858525
2022-12-13  345.600006  178.449997   218.850006  345.600006  178.449997   218.850006  ...  344.500000  179.350006   218.800003  10693426     74873      7265105
2022-12-14  345.399994  179.149994   222.699997  345.399994  179.149994   222.699997  ...  346.000000  180.449997   219.800003   7379878     32085      9179593

[10 rows x 18 columns]
>>>

解决方案 4：

改用雅虎财经，它对我有用：

import datetime as dt
import yfinance as yf

company = 'TATAELXSI.NS'

# Define a start date and End Date
start = dt.datetime(2020,1,1)
end =  dt.datetime(2022,1,1)

# Read Stock Price Data 
data = yf.download(company, start , end)

data.tail(10)

解决方案 5：

2023 年 9 月 25 日对我有用的解决方案

我更换

import pandas_datareader as web
web.DataReader('AMZN', 'yahoo', start, end)

和

import yfinance 
yfinance.download('AMZN', start, end)