Respuesta · Python · pandas

Cuotas de Pinnacle en un DataFrame de pandas

Actualizado el 9 de noviembre de 2026 · PinnFeed · 2 min de lectura

Respuesta: llama a GET /v1/odds y recorre eventos → mercados → resultados para crear una fila por resultado. Obtienes un DataFrame ordenado con decimal, fair, fairProb, margin y maxStake por precio, listo para groupby, Parquet o un notebook. Funciona en todos los planes; en Free los datos llevan 30 segundos de retraso.

Código#

# pip install requests pandas
import os, requests, pandas as pd

r = requests.get(
    "https://pinnfeed.io/v1/odds",
    headers={"x-api-key": os.environ["PINNFEED_KEY"]},  # ps_live_...
    params={"sport": "soccer", "main": "true", "limit": 200},
    timeout=20,
)
r.raise_for_status()

rows = []
for ev in r.json()["events"]:
    for m in ev.get("markets", []):
        for o in m.get("outcomes", []):
            rows.append({
                "event_id": ev["id"], "start": ev.get("startTime"), "live": ev.get("live"),
                "league": (ev.get("league") or {}).get("name"),
                "home": ev.get("home"), "away": ev.get("away"),
                "market": m.get("type"), "period": m.get("period"), "line": m.get("line"),
                "margin": m.get("margin"), "max_stake": m.get("maxStake"),
                "outcome": o.get("name"), "decimal": o.get("decimal"),
                "fair": o.get("fair"), "fair_prob": o.get("fairProb"),
            })

df = pd.DataFrame(rows)
df["start"] = pd.to_datetime(df["start"], utc=True)
print(df.groupby("market")["margin"].describe())
df.to_csv("pinnacle_soccer.csv", index=False)

Siguientes pasos#

Mercados con tamaño: df[df.max_stake >= 100] (maxStake).
Más de 200 eventos: pagina con offset (paginación).
Cierres para CLV en Builder: líneas de cierre en Python.
Cambios en vivo sin polling: ejemplo de WebSocket en Python.

Planes#

Free (€0): 30 s de retraso, 2 deportes, mercados principales, 1.000 peticiones al día. Hobby (€29/mes): REST en tiempo real. Builder (€99/mes): WebSocket, todos los mercados e histórico de cierres. Prueba de 3 días; se requiere tarjeta y se cobra después del día 3 salvo que canceles.

Contenido educativo para mayores de 18 años. Para investigación y modelos, no es consejo de apuestas. En España, apuesta solo con operadores con licencia de la DGOJ.

Preguntas frecuentes#

¿Por qué una fila por resultado?#

Así cada precio está en una sola columna y los filtros, tablas dinámicas y joins son sencillos. Para una fila por mercado: df.pivot_table(index=["event_id","market","line"], columns="outcome", values="decimal").

¿Funciona en Jupyter o Colab?#

Sí. Define la clave con os.environ["PINNFEED_KEY"] = "ps_live_..." en una celda que no compartas.

¿Hay versión con polars?#

Pasa la misma lista rows a polars.DataFrame(rows).