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python pandas处理股票量化数据：笔记2

news 2025/7/2 21:27:40

有一个同学用我的推荐链接注册了tushare社区帐号https://tushare.pro/register?reg=671815，现在有了170分积分。目前使用数据的频率受限制。不过可以在调试期间通过python控制台获取数据，将数据保存在本地以后使用不用高频率访问tushare数据接口，访问频率限制影响不大。

>>> data = pro.stock_basic(fields='ts_code,symbol,name,area,industry,list_date,market,is_hs,list_status,exchange,delist_date,curr_type')>>> type(data)
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
>>> datats_code  symbol     name  area  ... list_status list_date delist_date is_hs
0     000001.SZ  000001     平安银行    深圳  ...           L  19910403        None     S
1     000002.SZ  000002      万科A    深圳  ...           L  19910129        None     S
2     000004.SZ  000004     国华网安    深圳  ...           L  19910114        None     N
3     000006.SZ  000006     深振业A    深圳  ...           L  19920427        None     S
4     000007.SZ  000007    *ST全新    深圳  ...           L  19920413        None     N
...         ...     ...      ...   ...  ...         ...       ...         ...   ...
5360  873726.BJ  873726     卓兆点胶    江苏  ...           L  20231019        None     N
5361  873806.BJ  873806      云星宇    北京  ...           L  20240111        None     N
5362  873833.BJ  873833     美心翼申    重庆  ...           L  20231108        None     N
5363  920002.BJ  920002     万达轴承  None  ...           L  20240530        None     N
5364  689009.SH  689009  九号公司-WD    北京  ...           L  20201029        None  None[5365 rows x 12 columns]
>>> data.info
<bound method DataFrame.info of         ts_code  symbol     name  area  ... list_status list_date delist_date is_hs
0     000001.SZ  000001     平安银行    深圳  ...           L  19910403        None     S
1     000002.SZ  000002      万科A    深圳  ...           L  19910129        None     S
2     000004.SZ  000004     国华网安    深圳  ...           L  19910114        None     N
3     000006.SZ  000006     深振业A    深圳  ...           L  19920427        None     S
4     000007.SZ  000007    *ST全新    深圳  ...           L  19920413        None     N
...         ...     ...      ...   ...  ...         ...       ...         ...   ...
5360  873726.BJ  873726     卓兆点胶    江苏  ...           L  20231019        None     N
5361  873806.BJ  873806      云星宇    北京  ...           L  20240111        None     N
5362  873833.BJ  873833     美心翼申    重庆  ...           L  20231108        None     N
5363  920002.BJ  920002     万达轴承  None  ...           L  20240530        None     N
5364  689009.SH  689009  九号公司-WD    北京  ...           L  20201029        None  None[5365 rows x 12 columns]>
>>> data.describe()ts_code  symbol  name  area  ... list_status list_date delist_date is_hs
count        5365    5365  5365  5358  ...        5365      5365           0  5364
unique       5365    5365  5364    32  ...           1      2727           0     3
top     000001.SZ  000001  三维股份    浙江  ...           L  20200727         NaN     N
freq            1       1     2   706  ...        5365        31         NaN  2481[4 rows x 12 columns]
>>> data.index
RangeIndex(start=0, stop=5365, step=1)
>>> data.columns
Index(['ts_code', 'symbol', 'name', 'area', 'industry', 'market', 'exchange','curr_type', 'list_status', 'list_date', 'delist_date', 'is_hs'],dtype='object')
>>> data.shape
(5365, 12)
>>> data.shape[0]
5365
>>> data.shape[1]
12
>>> data.values
array([['000001.SZ', '000001', '平安银行', ..., '19910403', None, 'S'],['000002.SZ', '000002', '万科A', ..., '19910129', None, 'S'],['000004.SZ', '000004', '国华网安', ..., '19910114', None, 'N'],...,['873833.BJ', '873833', '美心翼申', ..., '20231108', None, 'N'],['920002.BJ', '920002', '万达轴承', ..., '20240530', None, 'N'],['689009.SH', '689009', '九号公司-WD', ..., '20201029', None, None]],dtype=object)
>>> 
>>> print(data.dtypes)
ts_code        object
symbol         object
name           object
area           object
industry       object
market         object
exchange       object
curr_type      object
list_status    object
list_date      object
delist_date    object
is_hs          object
dtype: object
>>>

1、DataFrame操作

tushare pro接口返回的数据类型<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

>>> type(data)
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

从上面可以看到data = pro.stock_basic(fields='ts_code,symbol,name,area,industry,list_date,market,is_hs,list_status,exchange,delist_date,curr_type')返回的数据是[5365 rows x 12 columns]

pandas.DataFrame.info

打印一个DataFrame的简要介绍（index范围、columns的dtype、非空值的数量和内存的使用情况）：

DataFrame.info(verbose=None, buf=None, max_cols=None, memory_usage=None, show_counts=None)[source]

verbose（adj 冗长的）： bool, optional，决定是否打印完整的摘要, 如果为False，那么会省略一部分
buf： writable buffer, defaults to sys.stdout,，决定将输出发送到哪里,默认情况下， 输出打印到sys.stdout
max_cols： int, optional 从“详细输出”转换为“缩减输出”，如果DataFrame的列数超过max_cols，则缩减输出。
memory_usage： bool, str, optional 决定是否应显示DataFrame元素（包括索引）的总内存使用情况，默认情况下为True。True始终显示内存使用情况；False永远不会显示内存使用情况。
show_counts： bool, optional，是否显示非空值的数量，值为True始终显示计数，而值为False则不显示计数

>>> data.info(verbose=True)
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 5365 entries, 0 to 5364
Data columns (total 12 columns):
 #   Column       Non-Null Count  Dtype 
---  ------       --------------  ----- 
 0   ts_code      5365 non-null   object
 1   symbol       5365 non-null   object
 2   name         5365 non-null   object
 3   area         5358 non-null   object
 4   industry     5358 non-null   object
 5   market       5365 non-null   object
 6   exchange     5365 non-null   object
 7   curr_type    5365 non-null   object
 8   list_status  5365 non-null   object
 9   list_date    5365 non-null   object
 10  delist_date  0 non-null      object
 11  is_hs        5364 non-null   object
dtypes: object(12)
memory usage: 251.5+ KB
>>> data.info(verbose=False)
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 5365 entries, 0 to 5364
Columns: 12 entries, ts_code to is_hs
dtypes: object(12)
memory usage: 251.5+ KB
>>> 

>>> print(data.tail())
        ts_code  symbol     name  area  ... list_status list_date delist_date is_hs
5360  873726.BJ  873726     卓兆点胶    江苏  ...           L  20231019        None     N
5361  873806.BJ  873806      云星宇    北京  ...           L  20240111        None     N
5362  873833.BJ  873833     美心翼申    重庆  ...           L  20231108        None     N
5363  920002.BJ  920002     万达轴承  None  ...           L  20240530        None     N
5364  689009.SH  689009  九号公司-WD    北京  ...           L  20201029        None  None

[5 rows x 12 columns]
>>> print(data.head())
     ts_code  symbol   name area  ... list_status list_date delist_date is_hs
0  000001.SZ  000001   平安银行   深圳  ...           L  19910403        None     S
1  000002.SZ  000002    万科A   深圳  ...           L  19910129        None     S
2  000004.SZ  000004   国华网安   深圳  ...           L  19910114        None     N
3  000006.SZ  000006   深振业A   深圳  ...           L  19920427        None     S
4  000007.SZ  000007  *ST全新   深圳  ...           L  19920413        None     N

[5 rows x 12 columns]
>>> 

# 获得DataFrame行索引信息

data.index

# 获得DataFrame列索引信息

data.columns

# 获得DataFrame的size

data.shape

# 获得DataFrame的行数

data.shape[0]

# 获得DataFrame的 列数

data.shape[1]

# 获得DataFrame中的值

data.values

# 获得DataFrame中列值数据类型

data.dtypes

Pandas describe() 

Pandas describe()用于查看一些基本的统计详细信息，例如每列的均值、标准差、最大值、最小值和众数

>>> data.describe()
          ts_code  symbol  name  area  ... list_status list_date delist_date is_hs
count        5365    5365  5365  5358  ...        5365      5365           0  5364
unique       5365    5365  5364    32  ...           1      2727           0     3
top     000001.SZ  000001  三维股份    浙江  ...           L  20200727         NaN     N
freq            1       1     2   706  ...        5365        31         NaN  2481

[4 rows x 12 columns]

>>> type(data.describe())
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
>>> 

describe()的输出也是DataFrame

>>> import pandas as pd
>>> import pdb
>>> 
dict_data={"X":list("abcdef"),"Y":list("defghi"),"Z":list("ghijkl")}
df=pd.DataFrame.from_dict(dict_data)
df.index=["A","B","C","D","E","F"]>>> dfX  Y  Z
A  a  d  g
B  b  e  h
C  c  f  i
D  d  g  j
E  e  h  k
F  f  i  l
>>> df.describe()X  Y  Z
count   6  6  6
unique  6  6  6
top     a  d  g
freq    1  1  1
>>> 
>>> type(df.describe())
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
>>> 
>>> # A 行 X 列数据,必须两个数据都输入，否则报错
print(df.at["A","X"]) 
# 第二 行 第二 列数据，序号从0开始
print(df.iat[2,2]) 
a
i
>>>
>>> # 指定行名和列名的方式，和at的用法相同
print(df.loc["A","X"],"\n","*"*20)# 可以完整切片,这是 at 做不到的
print(df.loc[:,"X"],"\n","*"*20)# 可以从某一行开始切片
print(df.loc["B":,"X"],"\n","*"*20)# 可以只切某一列
print(df.loc["B",:],"\n","*"*20)# 和指定上一条代码效果是一样的
print(df.loc["B"],"\n","*"*20)
a ********************
A    a
B    b
C    c
D    d
E    e
F    f
Name: X, dtype: object ********************
B    b
C    c
D    d
E    e
F    f
Name: X, dtype: object ********************
X    b
Y    e
Z    h
Name: B, dtype: object ********************
X    b
Y    e
Z    h
Name: B, dtype: object ********************
>>> 
>>> # 指定行号和列号的方式，和 loc 的用法相同
print(df.iloc[0,0],"\n","*"*20)# 可以完整切片
print(df.iloc[:,0],"\n","*"*20)# 可以从某一行开始切片
print(df.iloc[1:,0],"\n","*"*20)# 可以只切某一列
print(df.iloc[1,:],"\n","*"*20)# 和指定上一条代码效果是一样的
print(df.iloc[1],"\n","*"*20)
a ********************
A    a
B    b
C    c
D    d
E    e
F    f
Name: X, dtype: object ********************
B    b
C    c
D    d
E    e
F    f
Name: X, dtype: object ********************
X    b
Y    e
Z    h
Name: B, dtype: object ********************
X    b
Y    e
Z    h
Name: B, dtype: object ********************
>>>

DataFrame索引数据 

at 函数：通过行名和列名来取值

loc函数主要通过 行标签 索引行数据

iloc函数主要通过行号、索引行数据

导出数据

dataframe可以使用to_csv方法方便地导出到csv文件中，如果数据中含有中文，一般encoding指定为”utf-8″,否则导出时程序会因为不能识别相应的字符串而抛出异常，index指定为False表示不用导出dataframe的index数据。

>>> data.to_csv("C:\\Users\\Downloads\\stock.csv", index=False)
>>> data.to_csv("C:\\Users\\Downloads\\stock_indx.csv", index=True)

index为False和True时区别如下

从文件读取数据到pandas

pandas在读取csv文件是通过read_csv这个函数读取 

base_data = pd.read_csv("C:\\Users\\Downloads\\stock.csv")

base_data1 = pd.read_csv("C:\\Users\\Downloads\\stock_idx.csv") #比上一个文件多一列

看我发现了什么神奇的宝藏：从零开始用Python实现股票量化交易之小白笔记（1）-CSDN博客

躺平了，照着做吧。 

mysql数据库

mysql -u root -p
alter user root@localhost identified by 'password';create database stock;
use stockCREATE TABLE `stock_basic` (`index` int(11) DEFAULT NULL,`ts_code` varchar(12) DEFAULT NULL,`symbol` varchar(10) DEFAULT NULL,`name` varchar(10) DEFAULT NULL,`area` varchar(10) DEFAULT NULL,`industry` varchar(50) DEFAULT NULL,`market` varchar(10) DEFAULT NULL,`exchange` varchar(10) DEFAULT NULL,`curr_type` varchar(10) DEFAULT NULL,`list_status` varchar(5) DEFAULT NULL,`list_date` varchar(10) DEFAULT NULL,`delist_date` varchar(20) DEFAULT NULL,`is_hs` varchar(5) DEFAULT NULL,KEY `ix_stock_basic_index` (`index`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;CREATE TABLE `stock_daily_qfq` (`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`trade_date` varchar(10) DEFAULT '' COMMENT '交易日',`ts_code` varchar(12) DEFAULT '' COMMENT '股票代码',`open` decimal(10,2) DEFAULT '0.00' COMMENT '开盘价',`high` decimal(10,2) DEFAULT '0.00' COMMENT '最高价',`low` decimal(10,2) DEFAULT '0.00' COMMENT '最低价',`close` decimal(10,2) DEFAULT '0.00' COMMENT '收盘价',`pre_close` decimal(10,2) DEFAULT '0.00' COMMENT '昨日收盘价',`change` decimal(10,2) DEFAULT '0.00' COMMENT '价格变化',`pct_chg` double(16,4) DEFAULT '0.0000' COMMENT '涨跌幅',`vol` decimal(10,2) DEFAULT '0.00' COMMENT '成交量（手）',`amount` double(16,4) DEFAULT '0.0000' COMMENT '成交额（千元）',`turnover_rate` double(16,4) DEFAULT NULL COMMENT '换手率',`volume_ratio` decimal(10,2) DEFAULT '0.00' COMMENT '量比',`ma5` decimal(10,2) DEFAULT '0.00' COMMENT '五日均线',`ma_v_5` decimal(10,2) DEFAULT '0.00' COMMENT '5日指数平均值',`ma10` decimal(10,2) DEFAULT '0.00',`ma_v_10` decimal(10,2) DEFAULT '0.00',`ma30` decimal(10,2) DEFAULT '0.00',`ma_v_30` decimal(10,2) DEFAULT '0.00',`ma60` decimal(10,2) DEFAULT '0.00',`ma_v_60` decimal(10,2) DEFAULT '0.00',`ma13` decimal(10,2) DEFAULT '0.00',`ma_v_13` decimal(10,2) DEFAULT '0.00',`ma21` decimal(10,2) DEFAULT '0.00',`ma_v_21` decimal(10,2) DEFAULT '0.00',`ma55` decimal(10,2) DEFAULT '0.00',`ma_v_55` decimal(10,2) DEFAULT '0.00',PRIMARY KEY (`id`),UNIQUE KEY `uni_key` (`trade_date`,`ts_code`) USING BTREE,KEY `ts_code` (`ts_code`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=203 DEFAULT CHARSET=utf8mysql> show tables;
+-----------------+
| Tables_in_stock |
+-----------------+
| stock_basic     |
+-----------------+
1 row in set (0.00 sec)mysql>quit

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编程日记 2024/6/19 22:09:13

代码随想录算法训练营第六十四天 | 图论理论基础、深搜理论基础、广搜理论基础、98. 所有可达路径

图论理论基础 我写在了个人语雀笔记中 https://www.yuque.com/yuqueyonghu8mml9e/bmbl71/ex473q4y0ebs0l3r?singleDoc# 深搜理论基础 https://www.yuque.com/yuqueyonghu8mml9e/bmbl71/zamfikz08c2haptn?singleDoc# 98. 所有可达路径 题目链接&#xff1a;98. 所有可达…...

编程日记 2024/6/19 22:04:05

【教师资格证考试综合素质——法律专项】教师法笔记以及练习题

《中华人民共和国教师法》 一&#xff0e;首次颁布&#xff1a;第一部《中华人民共和国教师法》于1993年10月31日由第八届全国人民代表大会常务委员会第四次会议通过&#xff0c;1994年1月1日起执行。 二&#xff0e;历次修改&#xff1a;2009年8月27日第十一届全国人民代表…...

编程日记 2024/6/19 22:03:02

图卷积网络（Graph Convolutional Network, GCN）

图卷积网络&#xff08;Graph Convolutional Network, GCN&#xff09;是一种用于处理图结构数据的深度学习模型。GCN编码器的核心思想是通过邻接节点的信息聚合来更新节点表示。 图的表示 一个图 G通常表示为 G(V,E)&#xff0c;其中&#xff1a; V 是节点集合&#xff0c;…...

编程日记 2024/6/19 22:02:01

【diffusers 极速入门（一）】pipeline 实际调用的是什么？ __call__ 方法!

在使用 diffusers 库进行图像生成时&#xff0c;你可能会发现管道&#xff08;pipeline&#xff09;对象可以像函数一样被调用。这背后的魔法是什么呢&#xff1f;答案是&#xff1a;__call__ 方法&#xff01;本文将通过简单的案例代码&#xff0c;带你快速了解 diffusers 管道…...

编程日记 2024/6/19 22:00:59

【DPDK学习路径】二、DPDK简介

DPDK(Data Plane Development Kit)是一个框架&#xff0c;用于快速报文处理。 在linux内核提供的报文处理模型中&#xff0c;接收报文的处理路径为&#xff1a;首先由网卡硬件接收&#xff0c;产生硬中断&#xff0c;触发网卡驱动程序注册的中断函数处理&#xff0c;之后产生软…...

编程日记 2024/6/19 21:58:55

python基础 002 - 2 常用数据类型

python的常用数据类型 int , 整型 1,2,3float ,小数&#xff0c;浮点类型1.2bool , boolean 布尔&#xff0c;真假。判断命题。True Flasestr &#xff0c;字符串 list , 列表 a []tuple, 元组 a ()dict , dictionary, 字典 a {}set , 集合 a {} 1 查看数据类型 typ…...

编程日记 2024/6/19 21:57:53

爆赞！GitHub首本Python开发实战背记手册，标星果然百万名不虚传

Python (发音:[ paiθ(ə) n; (US) paiθɔn ] n. 蟒蛇&#xff0c;巨蛇 )&#xff0c;是一种面向对象的解释性的计算机程序设计语言&#xff0c;也是一种功能强大而完善的通用型语言&#xff0c;已经具有十多年的发展历史&#xff0c;成熟且稳定。Python 具有脚本语言中最丰富…...

编程日记 2024/6/19 21:56:52

Spring源码-xxxAware实现类和BeanPostProcessor接口调用过程

xxxAware实现类作用 以ApplicationContextAware接口为例 ApplicationContextAware的作用是可以方便获取Spring容器ApplicationContext&#xff0c;从而可以获取容器内的Bean package org.springframework.context;import org.springframework.beans.BeansException; import or…...

编程日记 2024/6/19 21:55:51

Uni-app x

uni-app x&#xff0c;是下一代 uni-app&#xff0c;是一个跨平台应用开发引擎。 uni-app x 是一个庞大的工程&#xff0c;它包括uts语言、uvue渲染引擎、uni的组件和API、以及扩展机制。 uts是一门类ts的、跨平台的、新语言。uts在iOS端编译为swift、在Android端编译为kotli…...

编程日记 2024/6/19 21:53:48

挑战杯推荐项目

“人工智能”创意赛 - 智能艺术创作助手&#xff1a;借助大模型技术&#xff0c;开发能根据用户输入的主题、风格等要求&#xff0c;生成绘画、音乐、文学作品等多种形式艺术创作灵感或初稿的应用&#xff0c;帮助艺术家和创意爱好者激发创意、提高创作效率。 ​ - 个性化梦境…...

编程新知 2025/6/17 7:15:49

iPhone密码忘记了办？iPhoneUnlocker，iPhone解锁工具Aiseesoft iPhone Unlocker 高级注册版​分享

平时用 iPhone 的时候&#xff0c;难免会碰到解锁的麻烦事。比如密码忘了、人脸识别 / 指纹识别突然不灵&#xff0c;或者买了二手 iPhone 却被原来的 iCloud 账号锁住&#xff0c;这时候就需要靠谱的解锁工具来帮忙了。Aiseesoft iPhone Unlocker 就是专门解决这些问题的软件&…...

编程新知 2025/6/29 11:31:00

学校招生小程序源码介绍

基于ThinkPHPFastAdminUniApp开发的学校招生小程序源码&#xff0c;专为学校招生场景量身打造&#xff0c;功能实用且操作便捷。 从技术架构来看&#xff0c;ThinkPHP提供稳定可靠的后台服务&#xff0c;FastAdmin加速开发流程&#xff0c;UniApp则保障小程序在多端有良好的兼…...

编程新知 2025/6/26 10:09:49

测试markdown--肇兴

day1&#xff1a; 1、去程&#xff1a;7:04 --11:32高铁 高铁右转上售票大厅2楼&#xff0c;穿过候车厅下一楼&#xff0c;上大巴车 &#xffe5;10/人 **2、到达&#xff1a;**12点多到达寨子&#xff0c;买门票&#xff0c;美团/抖音&#xff1a;&#xffe5;78人 3、中饭&a…...

编程新知 2025/6/15 7:29:39

2021-03-15 iview一些问题

1.iview 在使用tree组件时&#xff0c;发现没有set类的方法&#xff0c;只有get&#xff0c;那么要改变tree值&#xff0c;只能遍历treeData&#xff0c;递归修改treeData的checked&#xff0c;发现无法更改&#xff0c;原因在于check模式下&#xff0c;子元素的勾选状态跟父节…...

编程新知 2025/6/26 9:52:41

使用van-uploader 的UI组件，结合vue2如何实现图片上传组件的封装

以下是基于 vant-ui&#xff08;适配 Vue2 版本 &#xff09;实现截图中照片上传预览、删除功能&#xff0c;并封装成可复用组件的完整代码&#xff0c;包含样式和逻辑实现&#xff0c;可直接在 Vue2 项目中使用&#xff1a; 1. 封装的图片上传组件 ImageUploader.vue <te…...

编程新知 2025/6/17 5:20:48

三体问题详解

从物理学角度&#xff0c;三体问题之所以不稳定&#xff0c;是因为三个天体在万有引力作用下相互作用&#xff0c;形成一个非线性耦合系统。我们可以从牛顿经典力学出发&#xff0c;列出具体的运动方程&#xff0c;并说明为何这个系统本质上是混沌的&#xff0c;无法得到一般解…...

编程新知 2025/6/21 9:02:37

JDK 17 新特性

#JDK 17 新特性 /**************** 文本块 *****************/ python/scala中早就支持&#xff0c;不稀奇 String json “”" { “name”: “Java”, “version”: 17 } “”"; /**************** Switch 语句 -> 表达式 *****************/ 挺好的&#xff…...

编程新知 2025/6/21 1:16:50

return this；返回的是谁

一个审批系统的示例来演示责任链模式的实现。假设公司需要处理不同金额的采购申请&#xff0c;不同级别的经理有不同的审批权限&#xff1a; // 抽象处理者&#xff1a;审批者 abstract class Approver {protected Approver successor; // 下一个处理者// 设置下一个处理者pub…...

编程新知 2025/6/15 14:40:42

A2A JS SDK 完整教程：快速入门指南

目录 什么是 A2A JS SDK?A2A JS 安装与设置A2A JS 核心概念创建你的第一个 A2A JS 代理A2A JS 服务端开发A2A JS 客户端使用A2A JS 高级特性A2A JS 最佳实践A2A JS 故障排除 什么是 A2A JS SDK? A2A JS SDK 是一个专为 JavaScript/TypeScript 开发者设计的强大库&#xff…...

编程新知 2025/6/18 3:11:41