Python的yfinance获取月度数据时出现异常日期与NaN值问题

这不是你的操作错误，是yfinance库处理月度数据时的常见问题——它的1mo区间数据默认返回每月最后一个交易日的记录，但在部分日期范围下，会混入一些非交易日的无效日期（比如你提到的2020-02-07、2020-05-08），这些日期没有对应交易数据，所以显示为NaN。

解决方法 #

• 直接清理无效数据：用dropna()去掉所有NaN值，剩下的就是每个月有效的月度交易数据：

  data_cleaned = data.dropna()
  

• 统一索引为月初日期：如果需要将索引固定为每月第一天，可以用重采样方法提取每月最后一个有效值：

  # MS代表每月第一天作为周期起点，last()取该月最后一个非NaN值
  data_resampled = data.resample('MS').last()
  

• 简化复权数据获取：下载时添加auto_adjust=True参数，无需手动提取Adj Close，代码更简洁：

  y_params = {
      'tickers': 'AAPL',
      'start': '2020-01-01',
      'end': '2022-11-01',
      'interval': '1mo',
      'auto_adjust': True
  }
  data = yf.download(**y_params)['Close']  # 此处Close已为复权后价格
  

这类无效日期是yfinance在数据源拼接、日期范围处理时的小bug，清理后完全不影响后续分析使用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Gcedism