尝试迭代并加入 Pandas DF：AttributeError：“Series”对象没有属性“join”

Question

我希望提取给定指数中约 200 种证券的历史数据。我从 csv 文件导入证券列表，然后迭代它们以从 quandl api 中提取各自的数据。每个证券的数据框有 12 列，因此我使用证券名称和调整后的收盘价创建一个新列，以便稍后识别该系列。

当我尝试将所有新列加入到空数据框中时，我收到错误。我收到属性错误：

'''
Print output data
'''
grab_constituent_data()
AttributeError: 'Series' object has no attribute 'join'

下面是迄今为止我用来到达这里的代码。

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Import the modules necessary for analysis
'''

import quandl
import pandas as pd
import numpy as np

'''
Set file pathes and API keys
'''

ticker_path = ''
auth_key = ''

'''
Pull a list of tickers in the IGM ETF
'''

def ticker_list():
    df = pd.read_csv('{}IGM Tickers.csv'.format(ticker_path))
    # print(df['Ticker'])
    return df['Ticker']

'''
Pull the historical prices for the securities within Ticker List
'''

def grab_constituent_data():
    tickers = ticker_list()
    main_df = pd.DataFrame()

    for abbv in tickers:
        query = 'EOD/{}'.format(str(abbv))
        df = quandl.get(query, authtoken=auth_key)
        print('Competed the query for {}'.format(query))

        df['{} Adj_Close'.format(str(abbv))] = df['Adj_Close'].copy()
        df = df['{} Adj_Close'.format(str(abbv))]
        print('Completed the column adjustment for {}'.format(str(abbv)))

        if main_df.empty:
            main_df = df
        else:
            main_df = main_df.join(df)

    print(main_df.head())

Answer 1

看来在你的行

df = df['{} Adj_Close'.format(str(abbv))]

你得到的是一个系列而不是一个数据框。如果您想将系列转换为数据帧，可以使用函数 to_frame() ，例如：

df = df['{} Adj_Close'.format(str(abbv))].to_frame()

我没有检查您的代码是否可能更简单，但这应该可以解决您的问题。