# Prefacio
siempre quise compartir y almacenar tushare descargar datos en el disco duro local como un análisis cuantitativo del futuro, sufrir de un novato él mismo, después de estudiar en el foro principal para escribir a regañadientes esta función (gracias especiales aquí sabes casi "Swordsman especial "Teacher Deer" compartió la aclaración del código), espero que pueda desempeñar un papel en la atracción de sugerencias y mejoras de todos los grandes. Si puede, por favor, apúnteme. Su aliento es mi motivación para escribir el artículo y compartirlo. En el código.
import tushare as ts
import pandas as pd
import time
import os
os.chdir('D:/all_trading_data/') #保存的绝对路径
pro = ts.pro_api('要到tushare官网注册个账户然后将token复制到这里,可以的话请帮个忙用文章末我分享的链接注册,谢谢')
pd.set_option('expand_frame_repr', False)#True就是可以换行显示。设置成False的时候不允许换行
pd.set_option('display.max_columns', None)# 显示所有列
#pd.set_option('display.max_rows', None)# 显示所有行
pd.set_option('colheader_justify', 'centre')# 显示居中
#df_daily = pro.daily() 获取所有股票日行情信息
#df_basic = pro.stock_basic() 获取所有股票基本信息
def get_all_stockdata(st_date, ed_date):
trade_d = pro.trade_cal(exchange='SSE', is_open='1', start_date=st_date, end_date=ed_date, fields='cal_date')
for date in trade_d['cal_date'].values:
# 先获得所有股票的行情数据
df_daily = pro.daily(trade_date=date)
# 再获取所有股票的基本信息
df_basic = pro.stock_basic()
#行情数据跟基本信息数据合并生成一个csv数据文件
#on='ts_code'以ts_code为索引,合并数据,how='outer',取并集
df_all = pd.merge(left=df_basic, right=df_daily, on='ts_code', how='outer')
#删除symbol列数据,跟ts_code数据重复
df_all = df_all.drop('symbol', axis=1)
#强制转换成str字符串格式
df_all['ts_code'] = df_all['ts_code'].astype(str)
# 保存数据,不保存索引,如果index=True,则保存索引会多出一列
df_all.to_csv(str(date) + '_ts.csv', index=False, encoding='gbk')
print(df_all)
print('%s is downloaded.' % (str(date)))
return df_all
if __name__=="__main__":
get_all_stockdata('20200101', '20200315')
Enlace de registro de Tushare: enlace .