pandas_datareader可用于从Yahoo Finance、FRED等源获取股票和经济数据，安装后通过data.DataReader()调用，支持单只或多只股票及宏观指标如DGS10和CPI，适合与pandas结合进行数据分析。
使用 pandas_datareader 可以方便地从多个金融数据源（如 Yahoo Finance、Google Finance、FRED 等）获取股票、指数、经济指标等数据。以下是基本用法和常见操作。
安装与导入
该库不在 pandas 默认包中，需单独安装：
pip install pandas-datareader导入常用库：
import pandas as pdfrom pandas_datareader import data, wb
获取股票数据（以 Yahoo Finance 为例）
使用 data.DataReader() 方法拉取历史股价：
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# 获取苹果公司 (AAPL) 从 2023-01-01 到 2024-01-01 的数据df = data.DataReader("AAPL", "yahoo", "2023-01-01", "2024-01-01")
print(df.head())
返回的 DataFrame 包含 Open、High、Low、Close、Volume、Adj Close 等字段。
一次获取多只股票
传入股票代码列表即可：
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multi_df = data.DataReader(symbols, "yahoo", "2023-01-01", "2024-01-01")
注意：部分数据源对批量请求有限制，Yahoo 是最常用且稳定的选项。
获取经济数据（FRED 示例）
FRED（Federal Reserve Economic Data）提供大量宏观经济指标：
# 获取美国十年期国债收益率treasury_yield = data.DataReader("DGS10", "fred", "2020-01-01", "2024-01-01")
获取 CPI 消费者物价指数
cpi = data.DataReader("CPIAUCSL", "fred", "2020-01-01", "2024-01-01")
FRED 数据适合做经济分析或因子建模。
常见问题与注意事项
目前 Yahoo Finance 已不再需要额外补丁，但偶尔会因网络或接口变动出错。如果报错，可尝试：
- 检查网络连接
- 确认股票代码是否正确（如中国 A 股通常不支持）
- 更换时间范围避免空数据
- 考虑使用 yfinance 库作为替代（功能更强）
基本上就这些。pandas_datareader 适合快速获取标准金融数据，尤其配合 pandas 做数据分析时非常方便。对于更复杂的场景，可以结合 yfinance 或其他 API 使用。
