Python股票数据帧从行中获取价格

我对python比较陌生，所以如果这是一个愚蠢的问题，请原谅我，但我目前有一个数据帧，看起来像这样：

                close
date                 
2020-07-24  69.400002
2020-07-23  59.570000
2020-07-22  61.790000

这是使用以下代码提取的：

stockprices = requests.get(f"https://financialmodelingprep.com/api/v3/historical-price-full/{stock}?serietype=line&apikey=992f4ace89c00105ff6c15b225372d70")
stockprices = stockprices.json()

stockprices = stockprices['historical'][:60]



stockprices = pd.DataFrame.from_dict(stockprices)
stockprices = stockprices.set_index('date')

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我的问题是如何获得特定栏目的具体价格，例如从2020-07-23日期起的59.57。对此，您可以在[]属性中给出股票价格

import pandas as pd
Dictionary = {"Date" : ["2020-07-22","2020-07-23","2020-07-24"],
"Close" : ["61.790000","59.570000","69.400002"],"Price" : ["22","23","24"]}
df = pd.DataFrame(Dictionary)
filter_val = df['Date'] == "2020-07-23"
df.where(filter_val)```

例如，如果你想得到7月23日的股价，你可以做以下操作：

stockprices.at['2020-07-23', 'close']

与loc类似，两者都提供基于标签的查找。如果只需要获取或设置数据帧或序列中的单个值，请使用at

警告：注意，与通常的python切片不同，启动和停止都包含在内

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如果您想通过整数位置访问行/列对的单个值，请使用stockprices.iat[]属性。

只需执行df。在[2020-07-23，关闭]这是否回答了您的问题？工作完美。谢谢我知道这很容易。我建议看看熊猫的备忘单。那里有很多有用的东西。以下是链接：

import pandas as pd
Dictionary = {"Date" : ["2020-07-22","2020-07-23","2020-07-24"],
"Close" : ["61.790000","59.570000","69.400002"],"Price" : ["22","23","24"]}
df = pd.DataFrame(Dictionary)
filter_val = df['Date'] == "2020-07-23"
df.where(filter_val)```