Блог

Главная - Вопросы по программированию - Как получить доступ к данным в формате с несколькими индексами вызова API Bloomberg

Как получить доступ к данным в формате с несколькими индексами вызова API Bloomberg

#python #pandas #bloomberg

#python #pandas #bloomberg

Вопрос:

Я создаю приложение для тестирования торговли, и мне удалось получить данные в записной книжке jupyter с помощью pdblp. Однако данные являются многоуровневыми, и я недостаточно знаю о фреймах данных, чтобы правильно их распаковать.

Что мне нужно, так это иметь доступ к df[PX_LAST], который должен быть одинаковым независимо от используемого запаса. Это не так просто, как выдает df.keys()

 MultiIndex(levels=[['AHT LN Equity'], ['BEST_PE_RATIO', 'PX_LAST']],
       labels=[[0, 0], [1, 0]],
       names=['ticker', 'field'])

Я пробовал

df = pd.DataFrame(df.to_records())

но это приводит к беспорядочным заголовкам, и у меня возникли проблемы с изменением имени.

 import pdblp

con = pdblp.BCon(debug=False, port=8194, timeout=5000)

con.start()

df = con.bdh('AHT LN Equity', ['PX_LAST', 'BEST_PE_RATIO'], '20190102', '20190331')

Я пробовал

df1=df.unstack(уровень = 1).reset_index()

что не сработало, и

 import pandas as pd

import numpy as np

df = pd.DataFrame(df.to_records())

последнее частично сработало, но сложно, поскольку я хочу переименовать столбец во что-то без тикера, а также возникли проблемы с апострофами, которые, я думаю, не удалось переименовать.

 df.rename(columns={'('AHT LN Equity', 'PX_LAST')': 'Close'},      inplace=True)

File "<ipython-input-37-7677eac9ff45>", line 2
df.rename(columns={'('AHT LN Equity', 'PX_LAST')': 'Close'}, inplace=True)
                        ^
SyntaxError: invalid syntax

Приветствуется любая помощь.

Ответ №1:

Несколько примеров, с которыми вы можете поиграть xbbg :

 In [1]: from xbbg import blp
In [2]: df = blp.bdh(['AHT LN Equity', 'AGK LN Equity'], ['PX_LAST', 'BEST_PE_RATIO'], start_date='20190102', end_date='20190331')
In [3]: df.tail()
Out[3]:
ticker     AHT LN Equity               AGK LN Equity
field            PX_LAST BEST_PE_RATIO       PX_LAST BEST_PE_RATIO
2019-03-25      1,827.50         11.09        749.96         14.62
2019-03-26      1,805.50         10.96        755.63         14.73
2019-03-27      1,809.00         10.98        751.52         14.71
2019-03-28      1,827.50         11.09        753.48         14.74
2019-03-29      1,852.50         11.24        770.71         15.08

Чтобы процитировать PX_LAST , вы можете:

 In [4]: df.xs('PX_LAST', axis=1, level=1).tail()
Out[4]:
ticker      AHT LN Equity  AGK LN Equity
2019-03-25       1,827.50         749.96
2019-03-26       1,805.50         755.63
2019-03-27       1,809.00         751.52
2019-03-28       1,827.50         753.48
2019-03-29       1,852.50         770.71

Чтобы указать данные AHT LN Equity , вы можете либо:

 In [5]: df['AHT LN Equity'].tail()
Out[5]:
field       PX_LAST  BEST_PE_RATIO
2019-03-25 1,827.50          11.09
2019-03-26 1,805.50          10.96
2019-03-27 1,809.00          10.98
2019-03-28 1,827.50          11.09
2019-03-29 1,852.50          11.24

или

 In [6]: df.loc[:, 'AHT LN Equity'].tail()
Out[6]:
field       PX_LAST  BEST_PE_RATIO
2019-03-25 1,827.50          11.09
2019-03-26 1,805.50          10.96
2019-03-27 1,809.00          10.98
2019-03-28 1,827.50          11.09
2019-03-29 1,852.50          11.24

Цитируя BEST_PE_RATIO AHT LN Equity , вы можете либо (обратите внимание на незначительные различия в названии Series ):

 In [7]: df['AHT LN Equity']['BEST_PE_RATIO'].tail()
Out[7]:
2019-03-25   11.09
2019-03-26   10.96
2019-03-27   10.98
2019-03-28   11.09
2019-03-29   11.24
Name: BEST_PE_RATIO, dtype: float64

или

 In [8]: df[('AHT LN Equity', 'BEST_PE_RATIO')].tail()
Out[8]:
2019-03-25   11.09
2019-03-26   10.96
2019-03-27   10.98
2019-03-28   11.09
2019-03-29   11.24
Name: (AHT LN Equity, BEST_PE_RATIO), dtype: float64

Комментарии:

1. спасибо за это очень полезно — я использовал pdblp, а затем просто выполнил df1 = df.loc[:, AHT LN Equity] . Это решило проблему с несколькими индексами. Это большая проблема, потому что в формате raw вы не можете использовать циклы for, операторы if и т. Д. Теперь мы так высоко оценили его работу.

Ответ №2:

Используйте pd.IndexSlice

при попытке разрезать столбец или индекс в мультииндексе pd.IndexSlice очень эффективен.

 # set idx for ease of use.
idx = pd.IndexSlice

Фрагмент с использованием .loc

 # if you are slicing in the column
df.loc[:, idx[:,'PX_LAST']]

# if you have more than one item in level 1
df.loc[:, idx[:,['BEST_PE_RATIO','PX_LAST']]

# if you wish to add slice up one level
df.loc[:, idx['AHT LN Equity','BEST_PE_RATIO']]

# if you are slicing in the index
df.loc[idx[:,'SOME_INDEX'],:]

# if you are slicing in both index and column
df.loc[idx[:,'SOME_INDEX'], idx[:,'PX_LAST']]
Метки: