Python 抓股票資料：pandas-datareader 與 0050.TW 範例

想用 Python 把台股資料抓進 pandas DataFrame，再存成 CSV 做分析，原本常見的寫法是透過 pandas-datareader 連接 Yahoo。這個教學保留原本的安裝、日期區間、股票代碼與欄位解讀，再補上目前能實際取得 0050.TW 歷史資料的做法。

先說結論：pandas-datareader 仍持續維護，但目前官方維護的公開介面已聚焦在 FRED、Fama/French、OECD、Eurostat 等總體經濟與因子資料；Yahoo 股票 reader 不在現行維護清單。若要下載 Yahoo Finance 上的台股行情，實務上可改用 yfinance。

準備 Python 環境與套件

如果要延續原本的 pandas-datareader 用法，可先安裝套件：

python -m pip install pandas-datareader

若目標是下載 Yahoo Finance 的個股或 ETF 歷史行情，另外安裝 yfinance：

python -m pip install yfinance

建議使用 python -m pip，可以降低電腦同時存在多個 Python 時，把套件裝到不同環境的機率。

原本的 pandas-datareader Yahoo 寫法

原文的核心流程是：匯入套件、設定起訖日期、指定 Yahoo 資料來源，最後取得一個 DataFrame。以元大台灣 50 ETF 為例，Yahoo Finance 顯示的代碼是 0050.TW。

import datetime
import pandas_datareader as pdr

stock_number = "0050.TW"
start = datetime.datetime(2021, 1, 1)
end = datetime.datetime(2022, 12, 31)

data = pdr.DataReader(stock_number, "yahoo", start, end)

這段程式完整保留了原本教學的思路，但不建議再當成主要範例。現行 pandas-datareader 官方文件列出的維護來源已不包含 Yahoo，因此可能遇到來源無法辨識、授權或請求格式變更等問題。

目前下載 0050.TW 的實用寫法

yfinance.download() 可以直接接收股票代碼、開始日期與結束日期，並回傳 pandas DataFrame。下面保留原本「指定日期區間後抓取 0050」的用途：

import yfinance as yf

data = yf.download(
    "0050.TW",
    start="2024-01-01",
    end="2025-01-01",
    auto_adjust=False,
    progress=False,
    multi_level_index=False,
)

print(data.head())

這裡特別設定了三個參數：

auto_adjust=False：保留未自動調整的 OHLC 價格，並在資料可用時提供 Adj Close。
progress=False：關閉終端機的下載進度條，輸出比較乾淨。
multi_level_index=False：單一代碼時使用一般欄位，後續存檔與分析較直覺。

日期範圍提醒：依照 yfinance.download() 官方文件，start 會包含指定日期，end 不包含指定日期。若要抓到 2024 年最後一個交易日，將 end 設成 2025-01-01 是合理做法。

把股票資料存成 CSV

原文的目的之一是把行情抓下來存檔。DataFrame 可以直接輸出成 CSV；使用 utf-8-sig，在常見的繁體中文 Windows Excel 環境中通常比較容易正確開啟欄位。

if data.empty:
    raise RuntimeError("沒有取得資料，請檢查股票代碼、日期與網路連線")

data.to_csv("0050_tw.csv", encoding="utf-8-sig")

若接下來要把資料寫入資料庫，可延伸閱讀站內的 Python pandas 與 SQLAlchemy 操作資料庫教學。

DataFrame 欄位代表什麼？

欄位	意思	分析時的注意事項
`Date`	交易日期，通常是 DataFrame 索引	週末、休市日不會有一般交易資料
`Open`	開盤價	應和相同交易日的其他欄位一起比較
`High`	最高價	代表該日區間內的最高成交價格
`Low`	最低價	代表該日區間內的最低成交價格
`Close`	收盤價	`auto_adjust` 的設定會影響價格是否已調整
`Adj Close`	調整後收盤價	用於反映拆分、股利等調整；欄位是否出現取決於下載設定與資料
`Volume`	成交量	不同市場與商品的單位可能不同，分析前要確認來源定義

0050.TW 股票資料載入 DataFrame 後的日期、開高低收、成交量與調整後收盤價欄位 — 股票行情載入 DataFrame 後的欄位示意；實際數值會隨下載日期與資料來源改變。

pandas-datareader 現在適合抓什麼？

pandas-datareader 並不是不能用了，而是維護方向已改變。若你需要 FRED 的利率、景氣或總體經濟時間序列，它仍很方便。例如下載美國 10 年期公債殖利率序列 GS10：

from pandas_datareader import data as pdr

rates = pdr.get_data_fred(
    "GS10",
    start="2024-01-01",
    end="2025-01-01",
)

print(rates.head())

簡單來說：個股與 ETF 的 Yahoo 行情可使用 yfinance；FRED、Fama/French、OECD、Eurostat 等官方列出的總體與因子資料，才是現行 pandas-datareader 的主要定位。

常見問題與排查方式

下載結果為空的 DataFrame 怎麼辦？

先確認 Yahoo Finance 能找到該代碼，再檢查日期是否有前後顛倒、區間內是否有交易日，以及網路或資料來源是否暫時限制請求。不要在資料為空時直接進行後續計算。

為什麼沒有 Adj Close 欄位？

yfinance.download() 的 auto_adjust 會影響價格欄位。這篇使用 auto_adjust=False，目的是讓一般 OHLC 與調整後收盤價保持容易辨識；若改成自動調整，欄位與數值表現會不同。

可以一次下載多檔股票嗎？

可以，把多個代碼以清單或空白分隔字串交給 tickers。多代碼資料通常會使用多層欄位，分析前可先查看 data.columns，再決定是否重整欄位。

抓到的資料可以直接商業使用嗎？

不能只因為程式能下載，就推定資料可以任意重製或商用。yfinance 官方說明它是未經 Yahoo 背書的開源工具，主要供研究與教育用途；實際資料使用權仍應查閱 Yahoo 的服務條款。正式產品或大量使用時，應評估有授權與服務保證的資料供應商。

結論

原本用 Python 把 0050.TW 股票資料抓進 DataFrame 的目標仍然可行，只是資料來源工具需要跟著維護現況調整。保留 pandas-datareader 處理 FRED 等維護中的資料來源；需要 Yahoo 台股行情時，改用 yfinance.download()，並明確設定日期、價格調整與欄位格式，再檢查空資料後存成 CSV。

官方資料：pandas-datareader 遠端資料來源、pandas-datareader PyPI、yfinance.download API、yfinance PyPI 與使用聲明、Yahoo Finance：0050.TW。