Python 从DataReader重新排列索引、行和列

我对这个很陌生， 我期待得到多个股票的数据，并得到他们的符号和名称（股票代码）排序。当我运行我的代码时，我得到了我想要的所有数据，但它以各种方式排序，但不是我想要的方式

我试图重命名列和索引，但总是出现多索引错误

import datetime as dt 
import pandas as pd 
import pandas_datareader.data as web 

# Variables of Tickers and Start and End dates of which Data is gathered
tickers = ["MSFT", "AAPL", "TSLA"]

# Where to get data from 
start = dt.datetime(2016, 1, 1)

df = web.DataReader(tickers, "yahoo", start)

#Writes Data into Excel
df.to_excel("Allstockdata.xlsx") 

print(df)

我得到以下信息：

Attributes-|High----------|Low-----------|---Open----|Close|Volume|Adj Close|------------------------------
Symbol-----|MSFT|AAPL|TSLA|MSFT|AAPL|TSLA|-M-|-A-|-T-|M|A|T|M|A|T-|M|A|T|----------------------
Date-------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
2016-01-04-|-54-|-105|231-|53--|102-|219-|54|102-|230|

我希望你知道我得到了什么

我想要的更像这样：

Date------------|Ticker--|Open--| High-| Low | Close | Volume | Adj Close |-------------------------------------
2016-01-04--| MFST---|---54--|54-----|53----|54-----|53778000|50--------------------------------------------
2016-01-04--| AAPL---|--102--|105---|102--|105----|67649400|98-----------------------------------------------
2016-01-04--| TSLA---|--220--|231---|219--|223----|9874225 |223--------

很抱歉用这种丑陋的方式来显示我的问题，我希望任何人都愿意帮助一个新手

谢谢

更新：

import datetime as dt 
import pandas as pd 
import pandas_datareader.data as web 

# Variables of Tickers and Start and End dates of which Data is gathered
tickers = ["MSFT", "AAPL", "TSLA"]

# Where to get data from 
start = dt.datetime(2016, 1, 1)

# d = {"Date":[1, 2, 8], "Ticker":[2, 3, 4], "Open":[5, 6, 7], "High":[8, 9, 0] }
d = {"Date":[""], "Ticker":[""], "Open":[""], "High": [""], "Low":[""], "Close":[""], "Volume":[""], "Adj Close":[""]}
df1 = pd.DataFrame(data=d)
df1

# df = web.DataReader(tickers, "yahoo", start)

df1.to_excel("Allstockdata.xlsx",columns=["Date", "Ticker", "Open", "High", "Low", "Volume", "Adj Close"]) #Writes Data into Excel

import datetime as dt 
import pandas as pd 
import pandas_datareader.data as web 

# Variables of Tickers and Start and End dates of which Data is gathered
tickers = ["MSFT", "AAPL", "TSLA"]

# Where to get data from 
start = dt.datetime(2016, 1, 1)

df = web.DataReader(tickers, "yahoo", start)
d = {"Date":[""], "Ticker":[""], "Open":[""], "High": [""], "Low":[""], "Close":[""], "Volume":[""], "Adj Close":[""]}
df1 = pd.DataFrame(data=d)


print(df.head())
# df.to_excel("Allstockdata.xlsx")
# df1.to_excel("Allstockdata.xlsx",columns=["Date", "Ticker", "Open", "High", "Low", "Volume", "Adj Close"]) #Writes Data into Excel

更新：

import datetime as dt 
import pandas as pd 
import pandas_datareader.data as web 

# Variables of Tickers and Start and End dates of which Data is gathered
tickers = ["MSFT", "AAPL", "TSLA"]

# Where to get data from 
start = dt.datetime(2016, 1, 1)

# d = {"Date":[1, 2, 8], "Ticker":[2, 3, 4], "Open":[5, 6, 7], "High":[8, 9, 0] }
d = {"Date":[""], "Ticker":[""], "Open":[""], "High": [""], "Low":[""], "Close":[""], "Volume":[""], "Adj Close":[""]}
df1 = pd.DataFrame(data=d)
df1

# df = web.DataReader(tickers, "yahoo", start)

df1.to_excel("Allstockdata.xlsx",columns=["Date", "Ticker", "Open", "High", "Low", "Volume", "Adj Close"]) #Writes Data into Excel

import datetime as dt 
import pandas as pd 
import pandas_datareader.data as web 

# Variables of Tickers and Start and End dates of which Data is gathered
tickers = ["MSFT", "AAPL", "TSLA"]

# Where to get data from 
start = dt.datetime(2016, 1, 1)

df = web.DataReader(tickers, "yahoo", start)
d = {"Date":[""], "Ticker":[""], "Open":[""], "High": [""], "Low":[""], "Close":[""], "Volume":[""], "Adj Close":[""]}
df1 = pd.DataFrame(data=d)


print(df.head())
# df.to_excel("Allstockdata.xlsx")
# df1.to_excel("Allstockdata.xlsx",columns=["Date", "Ticker", "Open", "High", "Low", "Volume", "Adj Close"]) #Writes Data into Excel

更新我作为列获得的内容：

多重索引（[（‘日期’，“”）， （“高”、“AKTX”）， （“高”、“ARCI”）， （“高”、“CETX”）， （“低”、“AKTX”）， （“低”、“ARCI”）， （“低”、“CETX”）， （“打开”、“AKTX”）， （‘打开’、‘ARCI’）， （“开放”、“CETX”）， （“关闭”、“AKTX”）， （“关闭”、“ARCI”）， （“关闭”、“CETX”）， （“卷”、“AKTX”）， （“卷”、“ARCI”）， （“卷”、“CETX”）， （'Adj Close'，'AKTX'）， （'Adj Close'，'ARCI'）， （'Adj Close'，'CETX'），

---

名称=[“属性”，“符号]）

导出到excel时指定列名称：

import pandas as pd

d = {'col1':[1, 2, 3, 4], 'col2':[1, 4, 9, 16]}
df1 = pd.DataFrame(data=d)
df1

df1.to_excel("test.xlsx",columns=['col2', 'col1'] ) 

在您的情况下，更新代码后，应使用正确的数据框：

从web获取df后：

df = web.DataReader(tickers, "yahoo", start)

尝试将每个列传递给新的df：

d = {"Date":df['Date'], "Ticker":df['Ticker'],...
df1 = pd.DataFrame(data=d)

或直接：

df.to_excel("Allstockdata.xlsx",columns=["Date"])

首先尝试一列“日期”列，如果行得通，再添加更多。小心，如果df不包含确切的列名，它将返回一个错误

多索引数据：

df.to_excel("Allstockdata.xlsx",index_col=[0,1])

参考资料如下。下面的第一个参考资料对您的案例非常有用

---

我们是来帮助您的，Feyi:），但您需要把问题说清楚，这样我们才能阅读和理解。请添加您尝试过的代码，作为代码块（选择代码并按住CTRL+K键）尝试在导出到excel时指定列：df.to_excel（“Allstockdata.xlsx，columns=['col 1'，'col 2']），感谢您的快速回复，并对错误的描述表示抱歉。我尝试了您的方法，但收到了以下错误：KeyError:“passs columns not ALL present dataframe”您是否用已有的列替换了col1、col2？请查看下面的示例。