在其他文章中，我演示了如何使用Python中的quandl模块检索股票或股票价格。我还展示了如何使用Python中的pandas_datareader从Yahoo查询股票价格。我还以软件包和模块的形式演示了R和Python中的OECD和FRED接口。

在本文中，我将演示如何使用Python中的pandas_datareader从FRED查询季度国内生产总值时间序列数据。

FRED是美国联邦储备银行。

在下面的代码行中，我导入相关模块并从FRED查询季度国内生产总值数据：

＃导入相关模块
import pandas_datareader.data as web
import datetime
＃定义开始和结束日期的日期时间
start_date = datetime.datetime(1950, 1, 1)
end_date = datetime.datetime(2020, 9, 29)
＃从开始日期到结束日期之间的给定时间段导入库存数据，形式为Yahoo Finance
df = web.DataReader("GDP","fred",start_date,end_date)
＃显示数据框的头
df.head()

DATE
1950-01-01	280.828
1950-04-01	290.383
1950-07-01	308.153
1950-10-01	319.945
1951-01-01	336.000

通过使用matplotlib.pyplot，我可以看到一段时间内季度GDP的发展情况。这是我在下面的代码行中所做的：

＃导入matplotlib.pyplot
import matplotlib.pyplot as plt
＃创建图
plt.figure(figsize=(17.5,10))
＃创建收盘价线图
plt.plot(df.index,df["GDP"],color="red")
＃添加剧情标题
plt.title("Quarterly US GDP (src: FRED)",size=22)
＃添加x轴标签
plt.xlabel("date",size=16)
＃添加y轴标签
plt.ylabel("quarterly GDP [B USD]",size=16)

Text(0, 0.5, 'quarterly GDP [B USD]')