标签:code rs python print 可视化 error 不好 import data
前言:
人工智能的触手遍及各种行业,其中最让人眼红的莫过于金融行业。伸手就能割韭菜,何乐不为!但是,要怎么样才能真正割好韭菜,各路大神也是挠破头了吧。。。现在入门还算迟吗?
不!,你还不赶紧入门?
我们今天主要说说上回介绍的几个金融数据python库的入门方式。简介主要以股票数据作为介绍基础。
1、Tushare
安装:
pip install tushare
导入数据:
import pandas as pd import tushare as ts df = ts.get_k_data("603336",start='2016-11-24')
数据预览
#
采用help可以简要浏览使用方式:
这个库算是比较简单上手的,可是如果你深入了解,可以发现这个库希望商业化,后续将不可避免的逐渐不友好。
2、akshare
安装
Pip install akshare
使用
import akshare as ak stock_zh_a_daily_qfq_df = ak.stock_zh_a_daily(symbol="sz000002", start_date="20101103", end_date="20201116", adjust="qfq") print(stock_zh_a_daily_qfq_df)
这里使用ak.stock_zh_a_daily意思是日的国内股票数据
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使用help功能:
解释也很清楚,目前我的总结是分钟数据比较不友好。
3、baostock
安装
Pip install baostock
使用
import baostock as bs import pandas as pd lg = bs.login() print('login respond error_code:'+lg.error_code) print('login respond error_msg:'+lg.error_msg) rs = bs.query_history_k_data_plus("sh.600000", "date,code,open,high,low,close,preclose,volume,amount,adjustflag,turn,tradestatus,pctChg,isST", start_date='2017-07-01', end_date='2017-12-31', frequency="d", adjustflag="3") print('query_history_k_data_plus respond error_code:'+rs.error_code) print('query_history_k_data_plus respond error_msg:'+rs.error_msg) data_list = [] while (rs.error_code == '0') & rs.next(): # 获取一条记录,将记录合并在一起 data_list.append(rs.get_row_data()) result = pd.DataFrame(data_list, columns=rs.fields)
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这部分就不help了,直接上官网吧:
http://baostock.com/baostock/index.php/A%E8%82%A1K%E7%BA%BF%E6%95%B0%E6%8D%AE
有网友总结,数据库不完整(期货)
数据不易,且行且珍惜。。。
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往期
标签:code,rs,python,print,可视化,error,不好,import,data 来源: https://www.cnblogs.com/bourgeoiss/p/14290677.html
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