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python pandas处理股票量化数据：笔记2

news 2025/7/6 17:50:43

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

连锁超市冷库节能解决方案：如何实现超市降本增效

在连锁超市冷库运营中&#xff0c;高能耗、设备损耗快、人工管理低效等问题长期困扰企业。御控冷库节能解决方案通过智能控制化霜、按需化霜、实时监控、故障诊断、自动预警、远程控制开关六大核心技术&#xff0c;实现年省电费15%-60%&#xff0c;且不改动原有装备、安装快捷、…...

编程新知 2025/7/6 14:15:06

ServerTrust 并非唯一

NSURLAuthenticationMethodServerTrust 只是 authenticationMethod 的冰山一角 要理解 NSURLAuthenticationMethodServerTrust, 首先要明白它只是 authenticationMethod 的选项之一, 并非唯一 1 先厘清概念 点说明authenticationMethodURLAuthenticationChallenge.protectionS…...

编程新知 2025/7/5 18:23:28

【JavaSE】绘图与事件入门学习笔记

-Java绘图坐标体系 坐标体系-介绍 坐标原点位于左上角&#xff0c;以像素为单位。 在Java坐标系中,第一个是x坐标,表示当前位置为水平方向&#xff0c;距离坐标原点x个像素;第二个是y坐标&#xff0c;表示当前位置为垂直方向&#xff0c;距离坐标原点y个像素。 坐标体系-像素 …...

编程新知 2025/7/4 8:43:57

浅谈不同二分算法的查找情况

二分算法原理比较简单&#xff0c;但是实际的算法模板却有很多&#xff0c;这一切都源于二分查找问题中的复杂情况和二分算法的边界处理&#xff0c;以下是博主对一些二分算法查找的情况分析。 需要说明的是&#xff0c;以下二分算法都是基于有序序列为升序有序的情况&#xf…...

编程新知 2025/7/4 17:40:43

Java面试专项一-准备篇

一、企业简历筛选规则 一般企业的简历筛选流程&#xff1a;首先由HR先筛选一部分简历后&#xff0c;在将简历给到对应的项目负责人后再进行下一步的操作。 HR如何筛选简历 例如&#xff1a;Boss直聘&#xff08;招聘方平台&#xff09; 直接按照条件进行筛选 例如&#xff1a…...

编程新知 2025/7/5 15:36:13

云原生玩法三问：构建自定义开发环境

云原生玩法三问&#xff1a;构建自定义开发环境 引言 临时运维一个古董项目&#xff0c;无文档&#xff0c;无环境&#xff0c;无交接人&#xff0c;俗称三无。 运行设备的环境老&#xff0c;本地环境版本高&#xff0c;ssh不过去。正好最近对 腾讯出品的云原生 cnb 感兴趣&…...

编程新知 2025/7/5 14:50:18

Python 包管理器 uv 介绍

Python 包管理器 uv 全面介绍 uv 是由 Astral&#xff08;热门工具 Ruff 的开发者&#xff09;推出的下一代高性能 Python 包管理器和构建工具&#xff0c;用 Rust 编写。它旨在解决传统工具&#xff08;如 pip、virtualenv、pip-tools&#xff09;的性能瓶颈&#xff0c;同时…...

编程新知 2025/6/19 4:13:08

sipsak：SIP瑞士军刀！全参数详细教程！Kali Linux教程！

简介 sipsak 是一个面向会话初始协议 (SIP) 应用程序开发人员和管理员的小型命令行工具。它可以用于对 SIP 应用程序和设备进行一些简单的测试。 sipsak 是一款 SIP 压力和诊断实用程序。它通过 sip-uri 向服务器发送 SIP 请求&#xff0c;并检查收到的响应。它以以下模式之一…...

编程新知 2025/7/5 15:06:40

蓝桥杯 冶炼金属

原题目链接 &#x1f527; 冶炼金属转换率推测题解 &#x1f4dc; 原题描述 小蓝有一个神奇的炉子用于将普通金属 O O O 冶炼成为一种特殊金属 X X X。这个炉子有一个属性叫转换率 V V V&#xff0c;是一个正整数&#xff0c;表示每 V V V 个普通金属 O O O 可以冶炼出 …...

编程新知 2025/6/21 11:16:25

C++：多态机制详解

目录 一. 多态的概念 1.静态多态&#xff08;编译时多态&#xff09; 二.动态多态的定义及实现 1.多态的构成条件 2.虚函数 3.虚函数的重写/覆盖 4.虚函数重写的一些其他问题 1&#xff09;.协变 2&#xff09;.析构函数的重写 5.override 和 final关键字 1&#…...

编程新知 2025/7/4 22:25:35