熊猫导入FRED数据（pandas.io.data或pandas_datareader）

很简单的问题在这里，我无法找到答案用于读取文档（下面是摘录）：熊猫导入FRED数据（pandas.io.data或pandas_datareader）

import pandas_datareader.data as web # pandas 0.19.x and later 
import datetime 
start = datetime.datetime(2010, 1, 1) 
end = datetime.datetime(2013, 1, 27) 
gdp = web.DataReader("GDP", "fred", start, end)

文档：http://pandas-datareader.readthedocs.io/en/latest/remote_data.html

需要注意的是，如果你有熊猫的旧版本，你应该做的，而不是在以下导入：

import pandas.io.data as web # pandas 0.18.x and earlier

所以我的问题是......在哪里可以找到可接受参数（如GDP）的列表，以及它们对应的是什么？即使国内生产总值有许多不同的口味 - FRED列出了BEA帐户代码的澄清，所以我不知道这些如何调和。

来源

2015-02-11 Solaxun

您是否检查过文档？ http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/remote_data.html – cel 2015-02-11 07:11:37

我不认为你阅读我的问题，第一句话说我尝试引用文档。 – Solaxun 2015-02-11 18:16:49

对不起。只是略过了这个问题。 – cel 2015-02-11 18:25:53

这些是ticker symbols，基本上是股票。您可以在线查找多个列表，例如尽管我不确定FRED（或其他数据源）的确切列表在哪里或者哪里...

GDP是古德里奇石油公司。

来源

2015-02-11 07:58:23

没有人贴出了相关的回答，从而通过试错我想通了这一点

似乎没有成为一个仓库或搜索功能，只要我可以在图书馆出来，但相关的代号是当您在FRED中搜索它们时，将显示在每个指示器的顶部。例如，如果您搜索“真实国内生产总值”，一旦您在FRED中获得该图表，第一段将显示您需要的代码“GDPC1”。

此外，您还可以通过行情列表中像这样获得多个系列添加到您的数据帧：

In [32]: gdp=web.DataReader(ticker_list, "fred", start, end)

来源

2015-02-11 18:20:27 Solaxun

的FRED API包括全文检索，以及包装fredapi和fred利用此功能根据您的查询返回数据系列标识符。

您只需注册一个API key。

来源

2017-04-17 17:22:16 Stefan

像@Solaxun我找不到一个很好的方法来搜索相关的代码，而不是去FRED。例如，我点击各地去占GDP的百分比变化在这里：

https://fred.stlouisfed.org/series/A191RL1Q225SBEA

而且你可以把这些代码在URL A191RL1Q225SBEA结束并将其插入拿到系列这样的：

gdp_pct_change = web.DataReader("A191RL1Q225SBEA", "fred", start, end)

这里有一些其他的代码为了方便，并给你一个感觉，你可以在那里获得的数据的广度。请注意，对于像GDP这样的许多系列，有很多变体（季节性与非季节性调整，实际与标称等），所以经常无法直接转到FRED并阅读确切的描述。

实际国内生产总值（A191RL1Q225SBEA） - 百分比变化
实际国内生产总值（GDPC1） - 美元
联邦债务：公共债务总额占国内生产总值（GFDEGDQ188S）的百分比
消费物价指数的所有城市消费者：所有（CPIAUCSL）

就业有关的统计信息：

平民失业率（UNRATE）
所有雇员：总非农就业（PAYEMS）
4周的移动初始权利要求的平均（IC4WSA）

利率：

10年期国库券恒定到期率（DGS10）
有效联邦基金利率（FEDFUNDS）
3个月伦敦银行同业拆放利率（LIBOR）的基础上，美元（USD3MTD156N）

股票指数：

小号&普500指数（SP500）
日经股票平均指数，日经225指数（NIKKEI225）

来源

2017-12-03 23:37:59 JohnE

熊猫导入FRED数据（pandas.io.data或pandas_datareader）

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