在之前的一篇文章中，我演示了如何在Python脚本中直接通过Quandl查询汽车数据。

在这篇文章中，我将记录如何在Python中查询Quandl的铂金和钯金交易价格。该数据已被伦敦钯金和铂金市场（http://www.lppm.com）验证。

在下面的代码中，我从Quandl检索了一个铂金价格的数据集。

import quandl
# 设置API密钥
quandl.ApiConfig.api_key = "your key here"
import numpy
import pandas
# 以numpy格式从quandl中检索数据，然后转换为pandas DataFrame。
data = pandas.DataFrame(quandl.get('LPPM/PLAT', returns="numpy"))

获得的数据集包括世界各地金属交易市场的每日开盘价和收盘价。我们可以看一下获得的数据框架的标题。

data.head()

可以看到，每天的开盘价和收盘价都以美元、欧元和英镑为单位。但是，有些列是空的。让我们通过检查检索到的数据框架的尾部，看看这是否只是早期进入的情况。

data.tail()

在过去的日子里，所有货币的价格都被列出。由于1990年和2020年的开盘价和收盘价都以美元为单位，我选择只关注美元价格。

在下面的代码中，我使用matplotlib绘制了铂金的收盘价历史记录，以美元为单位。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize = (10,10))
plt.plot(data["Date"], data["USD PM"],color = "red")
plt.title("Daily platinum closing prices",size=26)
plt.ylabel("closing price [USD]",size = 16)
plt.xlabel("date", size = 16)

Text(0.5, 0, 'date')

在下面的代码中，我重复了上述钯金价格历史的工作流程。

首先，我查询Quandl的数据。

data = pandas.DataFrame(quandl.get('LPPM/PALL', returns="numpy"))

接下来，我审查数据帧的头。

data.head()

而且我也会审查数据框架的尾部。

data.tail()

同样，我选择关注美元的收盘价。我使用Python中的matplotlib绘制了下面的价格历史。

plt.figure(figsize = (10,10))
plt.plot(data["Date"], data["USD PM"],color = "red")
plt.title("Daily palladium closing prices",size=26)
plt.ylabel("closing price [USD]",size = 16)
plt.xlabel("date", size = 16)

Text(0.5, 0, 'date')

Linnart Felkl

专业领域为优化和仿真的工业工程师（R，Python，SQL，VBA）