Python 数据帧未正确导出为csv，缺少数据

在下面的代码中，我有一个进入函数的条目列表

import yfinance as yf
import pandas as pd
import csv

jam_list = []

def price(ticker):
    company = yf.Ticker(ticker)
    price = company.history(period='max')
    price_df = pd.DataFrame(price)
    price_df.drop(price_df.columns[[0,1,2,4,5,6]], axis = 1, inplace = True)
    price_df['tic'] = (ticker)
    return price_df

l = ["AAPL", "KO"]
for ticker in l:
    jam = price(ticker)
    jam_list.append(jam)
    jam_df = pd.DataFrame(jam)
    print(jam_df)
    jam_df.to_csv('jam_df.csv')

当我打印数据帧时，我得到

             Close scoop
Date                    
1980-12-12    0.41  AAPL
1980-12-15    0.38  AAPL
...            ...   ...
2020-05-14  309.54  AAPL
2020-05-15  307.71  AAPL

[9940 rows x 2 columns]
            Close scoop
Date                   
1962-01-02   0.00    KO
1962-01-03   0.00    KO
...           ...   ...
2020-05-14  43.70    KO
2020-05-15  43.26    KO
[14695 rows x 2 columns]

---

当我将它导出到csv文件时，我只会得到KO部分，即打印版本的第二部分。如何使csv同时导出AAPL和KO？

for循环中的内容运行了两次，一次用于“APPL”，一次用于“KO”。输出路径相同（“jam_df.csv”），因此APPL的输出被覆盖。

for循环中的内容运行了两次，一次用于“APPL”，一次用于“KO”。输出路径相同（“jam_df.csv”），因此APPL的输出被覆盖。

在连接df列表后，需要在循环后导出

import yfinance as yf
import pandas as pd
import csv

jam_list = []

def price(ticker):
    company = yf.Ticker(ticker)
    price = company.history(period='max')
    price_df = pd.DataFrame(price)
    price_df.drop(price_df.columns[[0,1,2,4,5,6]], axis = 1, inplace = True)
    price_df['tic'] = (ticker)
    return price_df

l = ["AAPL", "KO"]
for ticker in l:
    jam = price(ticker)
    jam_list.append(jam)
    jam_df = pd.DataFrame(jam)#useless
    print(jam_df)
full_df = pd.concat(jam_list)
full_df.to_csv('jam_df.csv')

---

请参见

连接df列表后，需要在循环后导出

import yfinance as yf
import pandas as pd
import csv

jam_list = []

def price(ticker):
    company = yf.Ticker(ticker)
    price = company.history(period='max')
    price_df = pd.DataFrame(price)
    price_df.drop(price_df.columns[[0,1,2,4,5,6]], axis = 1, inplace = True)
    price_df['tic'] = (ticker)
    return price_df

l = ["AAPL", "KO"]
for ticker in l:
    jam = price(ticker)
    jam_list.append(jam)
    jam_df = pd.DataFrame(jam)#useless
    print(jam_df)
full_df = pd.concat(jam_list)
full_df.to_csv('jam_df.csv')

---

请参见

以不同的方式命名csv文件？您正在循环，在每个循环中，上一个文件被替换…您有两个不同的数据帧。最后一个文件覆盖了第一个文件，因为在同一个文件名上循环了两次。也许你想把它另存为不同的文件

jam_df.to_csv（'jam_df_{name}.csv'.format（name=ticker））

？通过对csv文件进行不同的命名？您正在循环，在每个循环中，上一个文件被替换…您有两个不同的数据帧。最后一个文件覆盖了第一个文件，因为在同一个文件名上循环了两次。也许你想把它另存为不同的文件

jam_df.to_csv（'jam_df_{name}.csv'.format（name=ticker））

？我可以制作某种类型的for循环以便它们都可以进入csv文件吗？@Wli的答案正好是这样，我可以制作某种类型的for循环以便它们都可以进入csv文件吗？@Wli的答案正好是这样，这可以简化为

full_df=pd.concat（[price（ticker）对于[“AAPL”，“KO”]]中的票证

。这可以简化为

full_df=pd.concat（[AAPL”，“KO”]]中票证的价格（票证）

。