如何筛选Yahoo Finance获取的ADA-USD 0.1-1美元区间的Close价格数据

不需要使用for循环实现筛选，直接用pandas内置的布尔索引功能就可以高效完成需求，操作方式如下：

完整实现代码 #

可直接在你原有代码基础上添加筛选逻辑即可：

import yfinance as yf
import pandas as pd
import datetime
import pandas_datareader.data as web

start = datetime.date(2020, 9, 17)
end = datetime.date(2021, 9, 16)

dFrame = web.DataReader('ADA-USD', 'yahoo', start, end)
pd.options.display.width = 0
pd.set_option("display.max_rows", 2000)

# 新增筛选逻辑：提取收盘价在0.1-1美元之间的记录
# 写法1：逻辑运算符判断，灵活性更高，可自由调整边界包含规则
filtered_df = dFrame[(dFrame['Close'] >= 0.1) & (dFrame['Close'] <= 1)]
# 写法2：between方法，更简洁，默认包含左右两端边界值
# filtered_df = dFrame[dFrame['Close'].between(0.1, 1)]

# 输出筛选后的结果
print(filtered_df)

注意事项 #

• 多个逻辑条件组合时，每个条件必须用小括号包裹，否则会因为运算符优先级问题报错
• 不推荐用for循环遍历DataFrame行做判断，不仅写法繁琐，运行效率远低于pandas的向量化操作，还容易出现索引、赋值类错误
• 如果需要排除边界值，把>=改成>、<=改成<即可；用between方法的话可以加参数inclusive='neither'实现不包含两端
• 如果需要将筛选后的数据保存到本地，可添加代码：filtered_df.to_csv('ADA_USD_filtered.csv', encoding='utf-8-sig')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者J.R. BEATS