tushare财经数据接口包

• pip install tushare
• 作用：提供相关指定的财经数据
• 相关文档：http://tushare.org/

需求：股票分析

• 使用tushare包获取某股票的历史行情数据。
• 输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期。
• 输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期。
• 假如我从2010年1月1日开始，每月第一个交易日买入1手股票，每年最后一个交易日卖出所有股票，到今天为止，我的收益如何？

数据处理

使用tushare包获取某股票的历史行情数据

df = ts.get_k_data(code=‘600519‘,start=‘1999-01-10‘)

df的持久化存储 df.to_xxx()

#将df的数据存储到本地
df.to_csv(‘./maotai.csv‘)

加载外部数据 pd.read_xxx()

#加载外部数据到df中：read_xxx()
df = pd.read_csv(‘./maotai.csv‘)
df.head()

 将Unnamed: 0列进行删除

在drop系列的函数中

• axis=0表示的行，1表示的是列
• inplace=True将删除操作直接作用原始数据

df.drop(labels=‘Unnamed: 0‘, axis=1, inplace=True)
df.head()

将date列的字符串类型的时间转换成时间序列类型

df[‘date‘] = pd.to_datetime(df[‘date‘])
df[‘date‘].dtype  # dtype(‘<M8[ns]‘)

将date列作为源数据的行索引

df.set_index(‘date‘, inplace=True)
df.head()

 数据分析

输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期

• (收盘-开盘)/开盘 > 0.03

(df[‘close‘]-df[‘open‘]) / df[‘open‘] >0.03

 经验：在df的相关操作中如果一旦返回了布尔值，下一步马上将布尔值作为原始数据的行索引

将满足需求的行数据获取（收盘比开盘上涨3%以上）

# 发现布尔值可以作为df的行索引，可以直接取出true对应的行数据
df.loc[(df[‘close‘] - df[‘open‘]) / df[‘open‘] > 0.03]

1-python数据分析-DataFrame基础操作巩固-股票分析

原文：https://www.cnblogs.com/wgwg/p/13296418.html