Anaconda下安裝好Tushare后，就搬一搬Tushare的磚吧（搬磚的內(nèi)容是在 https://jingyan.baidu.com/article/3065b3b68d7fb5becff8a494.html 進行學習和總結(jié)的！）

一 歷史交易數(shù)據(jù)獲取

import tushare as ts
df = ts.get_hist_data('601998') #獲取股票代碼為601998的歷史數(shù)據(jù)
ts.get_hist_data('601998',ktype='5')
ts.get_hist_data('cyb') df.tail(5)

（獲取指數(shù)k線數(shù)據(jù) sz sh hs300 sz50 zxb cyb

?數(shù)據(jù)框列標題代表含義 open：開盤價 high：最高價 close：收盤價 low：最低價 volume：成交量 price_change：價格變動 p_change：漲跌幅 ma5：最近5日收盤價平均值

ma10：最近10日收盤價平均值 ma20:最近20日收盤價平均值 v_ma5:5日均量 v_ma10:10日均量 v_ma20:20日均量）

?

?

二 獲取歷史分筆數(shù)據(jù)
df = ts.get_hist_data('601998','2018-05-10')
df.head(10) #(獲取前十條數(shù)據(jù))

?

?

三 獲取實時單筆數(shù)據(jù)
df = ts.get_realtime_quotes('601998')
result = df[['code','name','amount','b1_v','high']]
print(result)

?

（返回值 name：股票名字 ：open：今日開盤價 pre_close：昨日收盤價 price：當前價格 high：今日最高價 low：今日最低價 bid：競買價，即“買一”報價 ask：競賣價，即“賣一”報價 volumn：成交量 maybe you need do volumn/100 amount：成交金額（元 CNY） b1_v：委買一（筆數(shù) bid volume） b1_p，委買一（價格 bid price） b2_v：“買二” b2_p：“買二” b3_v：“買三” b3_p：“買三” b4_v：“買四” b4_p：“買四” b5_v：“買五” b5_p：“買五” a1_v：委賣一（筆數(shù) ask volume） a1_p：委賣一（價格 ask price） date：日期 time：時間）

?

?

?四 獲取其他數(shù)據(jù)
df = ts.get_hs300s() #獲取滬深300成份股及權(quán)重
df.head(10)#提取前十條數(shù)據(jù)

?（行業(yè)分類：ts.get_industry_classified()
概念分類：ts.get_concept_classified()
地域分類：ts.get_area_classified()
中小板分類：ts.get_sme_classified()
創(chuàng)業(yè)板分類：ts.get_gem_classified()
風險警示板分類：ts.get_st_classified()
滬深300成份股及權(quán)重：ts.get_hs300s()
上證50成份股：ts.get_sz50s() ）

?

五 基本面數(shù)據(jù)
df = ts.get_report_data(2015,4) #獲取2015年4月的業(yè)績報告
df.head(10)

?

（滬深股票列表（基礎數(shù)據(jù)，滬深所有股票情況） ts.get_stock_basics()

業(yè)績報告（主表） ts.get_report_data(年，月)

盈利能力數(shù)據(jù) ts.get_profit_data(年，月)

營運能力數(shù)據(jù) ts.get_operation_data(年，月)

成長能力數(shù)據(jù) ts.get_growth_data(年，月)

償債能力數(shù)據(jù) ts.get_debtpaying_data(年，月)

現(xiàn)金流量數(shù)據(jù) ts.get_cashflow_data(年，月)? ）

?

六 數(shù)據(jù)存儲
# 1.csv 格式
import tushare as ts
df = ts.get_hist_data('601998')
df.to_csv('C:/Users/lalala/Desktop/Tomato/Hundreds of millions/2018.10.17/c.csv',columns=['open','high','low','close']) # colunms 保存指定的列索引

# 2.保存excel格式
import tushare as ts
df = ts.get_hist_data('601998')
df.to_excel('C:/Users/lalala/Desktop/Tomato/Hundreds of millions/2018.10.17/e.xlsx',startrow=3,startcol=6) #startrow=3 startcol=6 是指從第三行第六列開始插入數(shù)據(jù)

# 3.保存成json格式
import tushare as ts
df = ts.get_hist_data('601998')
df.to_json('C:/Users/lalala/Desktop/Tomato/Hundreds of millions/2018.10.17/j.json')

# 4.保存成HDF5格式
import tushare as ts
df = ts.get_hist_data('601998')
df.to_hdf('C:/Users/lalala/Desktop/Tomato/Hundreds of millions/2018.10.17/j.h5','601998') # 注意在保存hdf的格式時 ，要在路徑后加上查詢的股票代碼

?

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/nnnnnnnn/p/9806456.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Anaconda 环境下 对Tushare进行测试的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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