Как получить доступ к данным в многоиндексном формате вызова API Bloomberg

Question

Как получить доступ к данным в многоиндексном формате вызова API Bloomberg

1

Я создаю приложение для тестирования, и мне удалось получить данные в блокноте jupyter с помощью pdblp. Тем не менее, данные являются многоуровневыми, и я не знаю достаточно о фреймах данных, чтобы правильно распаковать их.

Мне нужно иметь доступ к df [PX_LAST], который должен быть одинаковым независимо от используемого запаса. Это не так просто, как df.keys() производит

MultiIndex(levels=[['AHT LN Equity'], ['BEST_PE_RATIO', 'PX_LAST']],
       labels=[[0, 0], [1, 0]],
       names=['ticker', 'field'])

я пробовал

df = pd.DataFrame(df.to_records())

но это приводит к грязным названиям, и у меня были проблемы при смене названия.

import pdblp

con = pdblp.BCon(debug=False, port=8194, timeout=5000)

con.start()

df = con.bdh('AHT LN Equity', ['PX_LAST', 'BEST_PE_RATIO'], '20190102', '20190331')

я пробовал

df1 = df.unstack (уровень = 1).reset_index()

который не работал, и

import pandas as pd

import numpy as np

df = pd.DataFrame(df.to_records())

последнее частично сработало, но это сложно, так как я хочу переименовать столбец во что-то без тикера, а также возникли проблемы с апострофами, которые, как мне кажется, не удалось переименовать.

df.rename(columns={'('AHT LN Equity', 'PX_LAST')': 'Close'},      inplace=True)

File "<ipython-input-37-7677eac9ff45>", line 2
df.rename(columns={'('AHT LN Equity', 'PX_LAST')': 'Close'}, inplace=True)
                        ^
SyntaxError: invalid syntax

Любая помощь приветствуется.

stevepython12345 14 апр. 2019, в 14:35

Источник

Теги:

python

pandas

bloomberg

2 ответа

Ещё вопросы

Alpha · Answer 1 · 2019-04-19T01-29-00.000Z

Несколько примеров, которые вы можете поиграть с xbbg:

In [1]: from xbbg import blp
In [2]: df = blp.bdh(['AHT LN Equity', 'AGK LN Equity'], ['PX_LAST', 'BEST_PE_RATIO'], start_date='20190102', end_date='20190331')
In [3]: df.tail()
Out[3]:
ticker     AHT LN Equity               AGK LN Equity
field            PX_LAST BEST_PE_RATIO       PX_LAST BEST_PE_RATIO
2019-03-25      1,827.50         11.09        749.96         14.62
2019-03-26      1,805.50         10.96        755.63         14.73
2019-03-27      1,809.00         10.98        751.52         14.71
2019-03-28      1,827.50         11.09        753.48         14.74
2019-03-29      1,852.50         11.24        770.71         15.08

Чтобы процитировать PX_LAST, вы можете:

In [4]: df.xs('PX_LAST', axis=1, level=1).tail()
Out[4]:
ticker      AHT LN Equity  AGK LN Equity
2019-03-25       1,827.50         749.96
2019-03-26       1,805.50         755.63
2019-03-27       1,809.00         751.52
2019-03-28       1,827.50         753.48
2019-03-29       1,852.50         770.71

Чтобы процитировать данные для AHT LN Equity, вы можете:

In [5]: df['AHT LN Equity'].tail()
Out[5]:
field       PX_LAST  BEST_PE_RATIO
2019-03-25 1,827.50          11.09
2019-03-26 1,805.50          10.96
2019-03-27 1,809.00          10.98
2019-03-28 1,827.50          11.09
2019-03-29 1,852.50          11.24

или же

In [6]: df.loc[:, 'AHT LN Equity'].tail()
Out[6]:
field       PX_LAST  BEST_PE_RATIO
2019-03-25 1,827.50          11.09
2019-03-26 1,805.50          10.96
2019-03-27 1,809.00          10.98
2019-03-28 1,827.50          11.09
2019-03-29 1,852.50          11.24

Чтобы процитировать BEST_PE_RATIO AHT LN Equity, вы можете либо (заметить незначительные различия в названии Series):

In [7]: df['AHT LN Equity']['BEST_PE_RATIO'].tail()
Out[7]:
2019-03-25   11.09
2019-03-26   10.96
2019-03-27   10.98
2019-03-28   11.09
2019-03-29   11.24
Name: BEST_PE_RATIO, dtype: float64

или же

In [8]: df[('AHT LN Equity', 'BEST_PE_RATIO')].tail()
Out[8]:
2019-03-25   11.09
2019-03-26   10.96
2019-03-27   10.98
2019-03-28   11.09
2019-03-29   11.24
Name: (AHT LN Equity, BEST_PE_RATIO), dtype: float64

спасибо за это очень полезно - я использовал pdblp, а затем просто сделал df1 = df.loc [:, AHT LN Equity]. Это решило многоиндексную проблему. Это большая проблема, потому что в необработанном формате вы не можете использовать циклы for, операторы if и т.д.

run-out · Answer 2 · 2019-04-14T10-42-00.000Z

Используйте pd.IndexSlice

при попытке нарезать столбец или индекс в мультииндексе pd.IndexSlice очень эффективен.

# set idx for ease of use.
idx = pd.IndexSlice

Срез с использованием .loc

# if you are slicing in the column
df.loc[:, idx[:,'PX_LAST']]

# if you have more than one item in level 1
df.loc[:, idx[:,['BEST_PE_RATIO','PX_LAST']]

# if you wish to add slice up one level
df.loc[:, idx['AHT LN Equity','BEST_PE_RATIO']]

# if you are slicing in the index
df.loc[idx[:,'SOME_INDEX'],:]

# if you are slicing in both index and column
df.loc[idx[:,'SOME_INDEX'], idx[:,'PX_LAST']]