熊貓導入FRED數據（pandas.io.data或pandas_datareader）

很簡單的問題在這裏，我無法找到答案用於讀取文檔（下面是摘錄）：熊貓導入FRED數據（pandas.io.data或pandas_datareader）

import pandas_datareader.data as web # pandas 0.19.x and later 
import datetime 
start = datetime.datetime(2010, 1, 1) 
end = datetime.datetime(2013, 1, 27) 
gdp = web.DataReader("GDP", "fred", start, end)

文檔：http://pandas-datareader.readthedocs.io/en/latest/remote_data.html

需要注意的是，如果你有熊貓的舊版本，你應該做的，而不是在以下導入：

import pandas.io.data as web # pandas 0.18.x and earlier

所以我的問題是......在哪裏可以找到可接受參數（如GDP）的列表，以及它們對應的是什麼？即使國內生產總值有許多不同的口味 - FRED列出了BEA帳戶代碼的澄清，所以我不知道這些如何調和。

來源

2015-02-11 Solaxun

您是否檢查過文檔？ http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/remote_data.html – cel 2015-02-11 07:11:37

我不認爲你閱讀我的問題，第一句話說我嘗試引用文檔。 – Solaxun 2015-02-11 18:16:49

對不起。只是略過了這個問題。 – cel 2015-02-11 18:25:53

這些是ticker symbols，基本上是股票。您可以在線查找多個列表，例如儘管我不確定FRED（或其他數據源）的確切列表在哪裏或者哪裏...

GDP是古德里奇石油公司。

來源

2015-02-11 07:58:23

沒有人貼出了相關的回答，從而通過試錯我想通了這一點

似乎沒有成爲一個倉庫或搜索功能，只要我可以在圖書館出來，但相關的代號是當您在FRED中搜索它們時，將顯示在每個指示器的頂部。例如，如果您搜索「真實國內生產總值」，一旦您在FRED中獲得該圖表，第一段將顯示您需要的代碼「GDPC1」。

此外，您還可以通過行情列表中像這樣獲得多個系列添加到您的數據幀：

In [32]: gdp=web.DataReader(ticker_list, "fred", start, end)

來源

2015-02-11 18:20:27 Solaxun

的FRED API包括全文檢索，以及包裝fredapi和fred利用此功能根據您的查詢返回數據系列標識符。

您只需註冊一個API key。

來源

2017-04-17 17:22:16 Stefan

像@Solaxun我找不到一個很好的方法來搜索相關的代碼，而不是去FRED。例如，我點擊各地去佔GDP的百分比變化在這裏：

https://fred.stlouisfed.org/series/A191RL1Q225SBEA

而且你可以把這些代碼在URL A191RL1Q225SBEA結束並將其插入拿到系列這樣的：

gdp_pct_change = web.DataReader("A191RL1Q225SBEA", "fred", start, end)

這裏有一些其他的代碼爲了方便，並給你一個感覺，你可以在那裏獲得的數據的廣度。請注意，對於像GDP這樣的許多系列，有很多變體（季節性與非季節性調整，實際與標稱等），所以經常無法直接轉到FRED並閱讀確切的描述。

實際國內生產總值（A191RL1Q225SBEA） - 百分比變化
實際國內生產總值（GDPC1） - 美元
聯邦債務：公共債務總額佔國內生產總值（GFDEGDQ188S）的百分比
消費物價指數的所有城市消費者：所有（CPIAUCSL）

就業有關的統計信息：

平民失業率（UNRATE）
所有僱員：總非農就業（PAYEMS）
4周的移動初始權利要求的平均（IC4WSA）

利率：

10年期國庫券恆定到期率（DGS10）
有效聯邦基金利率（FEDFUNDS）
3個月倫敦銀行同業拆放利率（LIBOR）的基礎上，美元（USD3MTD156N）

股票指數：

小號&普500指數（SP500）
日經股票平均指數，日經225指數（NIKKEI225）

來源

2017-12-03 23:37:59 JohnE

熊貓導入FRED數據（pandas.io.data或pandas_datareader）

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