# Pandas ML Quant Data Provider
An independent module used to fetch time series data for quant finance studies.
Example:
```python
# monkey patch pandas
from pandas_ml_quant_data_provider import pd, YAHOO, INVESTING, CRYPTO_COMPARE
# fetch data from various data sources
# * fetches all available dates
# * caches data for 10 minutes
df = pd.fetch_timeseries({
YAHOO: ["SPY", "DIA"],
INVESTING: ["index::NYSE Tick Index::united states", "bond::U.S. 30Y::united states"],
CRYPTO_COMPARE: ["BTC"]
})
df.tail()
```
PS If you are not familiar with pandas MultiIndex, you can watch this video:
[How do I use the MultiIndex in pandas?](https://www.youtube.com/watch?v=tcRGa2soc-c)
## Installation
Follow the instructions on [https://github.com/KIC/pandas-ml-quant](https://github.com/KIC/pandas-ml-quant)
## Documentation
Check out the notebooks at [https://github.com/KIC/pandas-ml-quant/blob/master/notebooks](https://github.com/KIC/pandas-ml-quant/blob/master/notebooks)
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pandas-ml-quant-data-provider-0.1.14.1.tar.gz
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Python库是一组预先编写的代码模块,旨在帮助开发者实现特定的编程任务,无需从零开始编写代码。这些库可以包括各种功能,如数学运算、文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。
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pandas-ml-quant-data-provider-0.1.14.1.tar.gz (54个子文件)
pandas-ml-quant-data-provider-0.1.14.1
pandas_ml_quant_data_provider
__init__.py 629B
datafetching
__init__.py 241B
fetch_investing.py 2KB
read_ts_file.py 137B
fetch_fred.py 972B
__pycache__
fetch_cryptocompare.cpython-38.pyc 1KB
read_ts_file.cpython-38.pyc 435B
fetch_fred.cpython-37.pyc 1KB
fetch_yahoo.cpython-37.pyc 2KB
fetch_cryptocompare.cpython-37.pyc 1KB
fetch_yahoo.cpython-38.pyc 2KB
fetch_investing.cpython-37.pyc 3KB
__init__.cpython-37.pyc 462B
fetch_investing.cpython-38.pyc 3KB
fetch_fred.cpython-38.pyc 1KB
read_ts_file.cpython-37.pyc 411B
__init__.cpython-38.pyc 482B
fetch_cryptocompare.py 912B
fetch_yahoo.py 2KB
extern
__init__.py 0B
cryptocompare.py 5KB
__pycache__
cryptocompare.cpython-37.pyc 4KB
cryptocompare.cpython-38.pyc 4KB
__init__.cpython-37.pyc 210B
__init__.cpython-38.pyc 230B
fetch.py 2KB
provider.py 533B
__pycache__
fetch.cpython-37.pyc 2KB
provider.cpython-37.pyc 609B
__init__.cpython-37.pyc 719B
provider.cpython-38.pyc 631B
fetch.cpython-38.pyc 2KB
__init__.cpython-38.pyc 715B
setup.py 1KB
PKG-INFO 2KB
pandas_ml_quant_data_provider_test
__init__.py 0B
datafetching
__init__.py 0B
__pycache__
test__fetch.cpython-37.pyc 1KB
__init__.cpython-37.pyc 208B
test__fetch.py 598B
__pycache__
test__fetch.cpython-37.pyc 2KB
__init__.cpython-37.pyc 195B
test__fetch.py 2KB
licence.txt 1KB
requirements.txt 67B
dev-requirements.txt 0B
MANIFEST.in 114B
setup.cfg 79B
pandas_ml_quant_data_provider.egg-info
SOURCES.txt 3KB
top_level.txt 65B
PKG-INFO 2KB
requires.txt 91B
dependency_links.txt 1B
Readme.md 997B
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