如何将Pandas股票数据数组导出至Excel并自动设置日期？

原始代码 #

import pandas as pd
import yfinance as yf
import pendulum
from datetime import date

today = str(date.today())
print(today)

pd.options.display.max_rows=390

start = pendulum.parse('2022-12-5 08:30')
end = pendulum.parse('2022-12-5 15:00')

stock = input("Enter a stock ticker symbol: ")
print(stock + " 1 Minute Data")
print(start)

print(yf.download(tickers= stock, interval="1m", start=start, end=end))

问题1：将Pandas数据干净导出至Excel表格 #

要实现干净导出，只需将yf.download的结果保存为DataFrame变量，再调用Pandas的to_excel方法即可，步骤如下：

1. 替换原打印数据的代码，将数据存入变量：

# 把下载结果保存到df变量
df = yf.download(tickers=stock, interval="1m", start=start, end=end)

2. 调用to_excel导出，可自定义文件名（比如按股票代码命名）：

df.to_excel(f"{stock}_1min_data.xlsx", engine="openpyxl")

注：如果未安装openpyxl依赖，先执行pip install openpyxl安装，这是Pandas导出xlsx格式的常用引擎。

导出后的Excel会完整保留时间索引、列名和所有数据，格式规整无冗余。

问题2：用当前日期替代手动日期报错的解决 #

报错多因date.today()生成的字符串格式与pendulum解析逻辑不兼容，或类型混用导致。直接用pendulum自身的日期方法处理更稳妥，推荐两种实现方式：

方式1：生成当日日期字符串拼接时间后解析

# 获取当日标准格式日期字符串
today_date = pendulum.today().format('YYYY-MM-DD')
# 拼接时间后生成起止时间
start = pendulum.parse(f"{today_date} 08:30")
end = pendulum.parse(f"{today_date} 15:00")

方式2：直接调整当前时间到当日指定时刻

# 将当前时间调整为当日8:30
start = pendulum.now().set(hour=8, minute=30, second=0)
# 将当前时间调整为当日15:00
end = pendulum.now().set(hour=15, minute=0, second=0)

注：如果需要对应美股交易时区，可在now()中指定时区，比如pendulum.now('America/New_York')

替换后完整可运行代码：

import pandas as pd
import yfinance as yf
import pendulum

pd.options.display.max_rows=390

# 用当前日期生成交易时段起止时间
today_date = pendulum.today().format('YYYY-MM-DD')
start = pendulum.parse(f"{today_date} 08:30")
end = pendulum.parse(f"{today_date} 15:00")

stock = input("Enter a stock ticker symbol: ")
print(f"{stock} 1 Minute Data")
print(start)

# 下载数据并导出
df = yf.download(tickers=stock, interval="1m", start=start, end=end)
df.to_excel(f"{stock}_1min_data.xlsx", engine="openpyxl")
# 可选：打印数据查看
print(df)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Skywalker