pythonでデータを取得したが、欠損値があるため、前日の値と同じにしたい

Question

pythonで株価データを取得しましたが、画像のように欠損値があります。この欠損値を前日の値と同じにしたいです。
色々と探したのですが、方法をみつけられませんでした

コード
!pip install yfinance fredapi

import sys
import datetime as dt
from pandas.tseries.offsets import BDay

import numpy as np
import pandas as pd

import yfinance as yf
from fredapi import Fred

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns; sns.set()

def get_stock_price(symbol_list, date_range):

    df_all = pd.DataFrame()

    for symbol in symbol_list:
        print('取得中: ' + symbol)
        df = yf.download(
            tickers=symbol,
            start=dt.datetime.strftime(date_range[0], '%Y-%m-%d'),
            end=dt.datetime.strftime(date_range[1], '%Y-%m-%d'))
        df.index = pd.to_datetime(df.index)
        df_all = pd.concat(
        [df_all, df.rename(
            columns={'Adj Close': symbol}).loc[:, symbol]], 
            axis='columns', sort=False)
    
    return df_all

date_range = (dt.date(2016, 12, 30), dt.date(2022, 3, 28))

symbol_list_JP = ['8103.T', '1852.T', '2972.T', '4246.T', '5208.T']
symbol_list_US = ['AAPL', 'BA', 'DIS', 'GS', 'KO', 'XOM']

BM_list_JP = ['1306.T', '^N225']
BM_list_US = ['QQQ', 'SPY']

stock_price_JP = get_stock_price(symbol_list_JP, date_range).fillna(method='ffill').dropna()
stock_price_US = get_stock_price(symbol_list_US, date_range).fillna(method='ffill').dropna()

BM_price_JP = get_stock_price(BM_list_JP, date_range).fillna(method='ffill').dropna()
BM_price_US = get_stock_price(BM_list_US, date_range).fillna(method='ffill').dropna()

# stock_priceとBM_priceの日付の共通部分をとる
date_range_JP = sorted(list(set(stock_price_JP.index) & set(BM_price_JP.index)))
date_range_US = sorted(list(set(stock_price_US.index) & set(BM_price_US.index))) 
stock_price_JP = stock_price_JP.reindex(date_range_JP)
stock_price_US = stock_price_US.reindex(date_range_US)
BM_price_JP = BM_price_JP.reindex(date_range_JP)
BM_price_US = BM_price_US.reindex(date_range_US)

#各データを一括でCSVに落とす
all_stock = pd.concat([stock_price_JP,BM_price_JP, stock_price_US,BM_price_US],axis=1)
all_stock.to_csv('all2.csv')

Answer 1

ffill() メソッドを使いますが、その場合は初日(画像のデータフレームでは 2014/4/16)の値が NaN の場合はそのままになります(前日のデータがないため)。その部分も埋めたい場合は、ffill() の後に bfill() を実行して下さい。

all_stock = pd.concat([stock_price_JP,BM_price_JP, stock_price_US,BM_price_US],axis=1)
all_stock.ffill(inplace=True)
##all_stock.bfill(inplace=True)
all_stock.to_csv('all2.csv')

Comments

[takachan]

できました。

ありがとうございます。