pandas-datareader

环境要求

• 已安装 Python 及 pip 环境
• pandas>=1.5.3
• lxml
• requests>=2.19.0
• Python 3.12 及以上需额外安装 setuptools（提供 distutils）

安装与启动步骤

1. 1安装库

   使用 pip 从 PyPI 安装 pandas-datareader，它会自动处理依赖。建议在虚拟环境中执行，避免污染全局环境。

   pip install pandas-datareader

   复制

2. 2验证并取数据

   导入库并调用 README 给出的示例 get_data_fred('GS10')，返回 pandas DataFrame 即表示安装成功。该步骤需要联网。

   python -c "import pandas_datareader as pdr; print(pdr.get_data_fred('GS10').head())"

   复制

3. 3装最新开发版

   想用 master 分支最新改动时，可直接用 pip 从 GitHub 仓库安装开发版，无需手动克隆。

   python -m pip install git+https://github.com/pydata/pandas-datareader.git

   复制

4. 4源码克隆安装

   需要阅读或修改源码时，先克隆仓库，进入目录后用可编辑模式安装，改动即时生效。

   git clone https://github.com/pydata/pandas-datareader.git
   cd pandas-datareader
   python -m pip install -e .

   复制

如何确认成功

执行 python -c "import pandas_datareader as pdr; print(pdr.get_data_fred('GS10').head())"，能打印出含日期与数值的 DataFrame 即成功。

常见问题

注意事项

• README 给出的调用示例需要联网访问远程数据源。
• 文档构建额外需要 matplotlib、ipython、requests_cache、sphinx、pydata_sphinx_theme，普通使用无需安装。
• 开发与测试额外依赖 black、coverage、flake8、pytest 等，仅贡献代码时需要。