Преобразовать запрос данных IbPy в кадр данных pandas
У меня есть код ниже, который загружает исторические данные, используя IbPy от Interactive Brokers, и сохраняет их в CSV. Вместо того, чтобы сохранять его в CSV, я хотел бы напрямую передавать данные в кадр данных Pandas (в обход бита CSV).
Кто-нибудь может помочь?
from time import sleep, strftime, localtime
from ib.ext.Contract import Contract
from ib.opt import ibConnection, message
new_symbolinput = ['ES', 'NQ']
newDataList = []
dataDownload = []
def historical_data_handler(msg):
global newDataList
print (msg.reqId, msg.date, msg.close)
if ('finished' in str(msg.date)) == False:
new_symbol = new_symbolinput[msg.reqId]
dataStr = '%s, %s, %s' % (new_symbol, strftime("%Y-%m-%d", localtime(int(msg.date))), msg.close)
newDataList = newDataList + [dataStr]
else:
new_symbol = new_symbolinput[msg.reqId]
filename = 'minutetrades' + new_symbol + '.csv'
csvfile = open('csv_day_test/' + filename,'w')
for item in newDataList:
csvfile.write('{} \n'.format(item))
csvfile.close()
newDataList = []
global dataDownload
dataDownload.append(new_symbol)
con = ibConnection()
con.register(historical_data_handler, message.historicalData)
con.connect()
symbol_id = 0
for i in new_symbolinput:
print (i)
qqq = Contract()
qqq.m_symbol = i
qqq.m_secType = 'FUT'
qqq.m_exchange = 'GLOBEX'
qqq.m_currency = 'USD'
qqq.m_expiry = '201609'
con.reqHistoricalData(symbol_id, qqq, '', '1 W', '1 day', 'TRADES', 1, 2)
symbol_id = symbol_id + 1
sleep(10)
print (dataDownload)
filename = 'downloaded_symbols.csv'
csvfile = open('csv_day_test/' + filename,'w')
for item in dataDownload:
csvfile.write('%s \n' % item)
csvfile.close()
2 ответа
В пределах def исторические_данные_хандлера (msg) замените приведенный ниже код; это будет записывать непосредственно в фрейм данных.
else:
df_new = pd.DataFrame( columns=['Code', 'Date', 'Close'])
j = 0
for i in newDataList:
df_new.loc[j] = i.split(',')
j = j + 1
df_new.set_index('Date',inplace=True)
#print df_new
Попробуйте записать значения msg.close непосредственно в df, а не помещать их в строку и разделять.
Обновленный ответ:
Обновление документации для преобразования данных бара в фрейм данных:
# convert to pandas dataframe
df = util.df(bars)