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Python API ( https://www.quandl.com/help/python )を使用して Quandl データセットから最新の価格を取得するにはどうすればよいですか? https://www.quandl.com/help/apiでは、「rows=n を使用して、データセットの最初の n 行のみを取得できます。rows=1 を使用して、任意のデータセットの最新の観測値を取得できます」と記載されています。しかし、使用するrows=1と、最新の観測ではなく最初の観測が得られます。

その上、米ドルの為替レートを取得する必要がありますが、https://www.quandl.com/resources/api-for-currency-dataから、データセットだけでなく、各通貨の為替レートを取得する必要があるようです米ドルに対する各通貨の最新の為替レートをすべて表示します。これは可能ではありませんか？

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import Quandl

最新の値を取得するには、最初にデータセットを降順に並べ替える必要があります。

Quandl.get("FRED/DEXUSEU", rows=1, sort_order='desc')
             Value
Date              
2015-05-15  1.1428

また、通貨ごとに為替レートを個別にリクエストする必要があります。

fred_rates = pd.DataFrame({'Currency': {'DEXBZUS': 'Brazilian Real (BRL)',
                                        'DEXCAUS': 'Canadaian Dollar (CAD)',
                                        'DEXCHUS': 'Chinese Yuan (CNY))',
                                        'DEXDNUS': 'Denish Krone (DKK)',
                                        'DEXHKUS': 'Hong Kong Dollar (HKD)',
                                        'DEXINUS': 'Indian Rupee (INR)',
                                        'DEXJPUS': 'Japanese Yen (JPY)',
                                        'DEXKOUS': 'South Korean Won (KRW)',
                                        'DEXMAUS': 'Malaysian Ringgit (MYR)',
                                        'DEXMXUS': 'Mexican Peso (MXN)',
                                        'DEXNOUS': 'Norwegian Krone(NOK)',
                                        'DEXSDUS': 'Swedish Krona (SEK)',
                                        'DEXSFUS': 'South African Rand(ZAR)',
                                        'DEXSIUS': 'Singapore Dollar (SGD)',
                                        'DEXSLUS': 'Sri Lankan Rupee(LKR)',
                                        'DEXSZUS': 'Swiss Franc (CHF)',
                                        'DEXTAUS': 'New Taiwan Dollar (TWD)',
                                        'DEXTHUS': 'Thai Baht (THB)',
                                        'DEXUSAL': 'Australian Dollar (AUD)',
                                        'DEXUSEU': 'Euro (EUR)',
                                        'DEXUSNZ': 'New Zealand Dollar (NZD)',
                                        'DEXUSUK': 'British Pound (GBP)',
                                        'DEXVZUS': 'Venezuelan Bolivar (VEF)'}})
fred_rates['symbol'] = frates.Currency.map(lambda x: x[-4:-1])

rates = [Quandl.get("FRED/{0}".format(fx)) for fx in fred_rates.index]
fx_rates = pd.concat(rates, axis=1)
fx_rates.columns = [fx for fx in fred_rates.symbol]

>>> fx_rates.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 11168 entries, 1971-01-04 to 2015-05-15
Data columns (total 23 columns):
AUD    11130 non-null float64
BRL    5120 non-null float64
GBP    11137 non-null float64
CAD    11143 non-null float64
NY)    8577 non-null float64
DKK    11145 non-null float64
EUR    4116 non-null float64
HKD    8637 non-null float64
INR    10629 non-null float64
JPY    11131 non-null float64
MYR    11115 non-null float64
MXN    5405 non-null float64
TWD    7650 non-null float64
NZD    11121 non-null float64
NOK    11136 non-null float64
SGD    8636 non-null float64
ZAR    11110 non-null float64
KRW    8523 non-null float64
LKR    10277 non-null float64
SEK    11136 non-null float64
CHF    11137 non-null float64
THB    8556 non-null float64
VEF    5114 non-null float64
dtypes: float64(23)
memory usage: 2.0 MB

>>> fx_rates.tail()
               AUD     BRL     GBP     CAD     NY)  DKK     EUR     HKD  Date                                                                      
2015-05-11  0.7899  3.0385  1.5593  1.2107  6.2086  NaN  1.1142  7.7535   
2015-05-12  0.7989  3.0223  1.5685  1.1987  6.2086  NaN  1.1240  7.7528   
2015-05-13  0.8118  3.0265  1.5748  1.1950  6.2043  NaN  1.1372  7.7517   
2015-05-14  0.8082  2.9910  1.5766  1.1991  6.2013  NaN  1.1368  7.7505   
2015-05-15  0.8053  2.9779  1.5772  1.2009  6.2051  NaN  1.1428  7.7505   

              INR     JPY   ...       NZD     NOK     SGD      ZAR      KRW  Date                        ...                                               
2015-05-11  63.96  120.05   ...    0.7350  7.5605  1.3361  12.0820  1095.39   
2015-05-12  64.19  119.80   ...    0.7377  7.4720  1.3336  12.0430  1093.81   
2015-05-13  63.88  119.09   ...    0.7488  7.3597  1.3239  11.8760  1089.72   
2015-05-14  63.47  119.20   ...    0.7500  7.3829  1.3199  11.8220  1089.46   
2015-05-15  63.36  119.36   ...    0.7489  7.3113  1.3195  11.7645  1083.05   

              LKR     SEK     CHF    THB     VEF  
Date                                              
2015-05-11  133.3  8.2950  0.9344  33.71  6.2842  
2015-05-12  133.5  8.3022  0.9266  33.70  6.2842  
2015-05-13  133.5  8.2085  0.9162  33.51  6.2842  
2015-05-14  133.4  8.2531  0.9146  33.50  6.2842  
2015-05-15  133.4  8.2174  0.9174  33.48  6.2842  

[5 rows x 23 columns]
于 2015-05-30T20:12:20.827 に答える