Python 获取股票信息 and 封装 数据处理 接口

我们采用 tushare 包获取股票信息
导入我们所需要的几个包

import numpy as np
import pandas as pd
import tushare as ts

要使用 tushare 获取股票信息，我们首先要拥一个 tushare.pro 的账号，在个人页面的获取接口号才能正常使用这个包
tushare官网传送门：https://tushare.pro/

token = '*******'
pro = ts.pro_api(token)

可以用 daily 函数获取 一只股票的开盘价，闭盘价，最高以及最低价，交易量等日数据
以获取 保利 的股票信息为例

bl = pro.daily(ts_code='600048.SH',start_date='20200101',end_date='20201231')
print(bl)

我们可以得到一张 Dateframe 形式的股票信息表

我们得到的信息中，trade_date 列 并不是datetime 类型，而是字符串类型，我们需要将其转变为字符串类型，并使其变为我们的 index

print(bl.trade_date)# 查看trade_date 列信息

bl.index = pd.to_datetime(bl.trade_date)
print(bl.index)
# trade_date 这一列已经没用了，drop掉
bl.drop(axis=1,columns='trade_date',inplace=True)
print(bl) # 查看处理后的 bl

实际上，我们做简要分析时并不需要那么多的信息，我们把关键信息提取出来 即 开盘价，闭盘价，最高价， 最低价， 交易量
重新赋值给一个新的 dataframe, 并且把这些指标的首字母全部统一大写

dfa = pd.Dataframe(
	{	
		'Open':bl.open,
		'Close':bl.close,
		'High':bl.high,
		'Low':bl.low,
		'Vol':bl.col
	}
print(dfa)

daily 获取的股票数据日期是逆序的，我们把它变为正序

dfa.sort_index(inplace=True,ascending=True)
print(dfa)

至此，股票数据初步处理完毕

如果每一次获取数据都手动处理的话会很繁琐，可以把它封装成函数

def pro_daily_stock(code,start,end):
	df = pro.daily(ts_code=code,start_date=start,end_date=end)
	df.index = pd.to_datetime(df.trade_date)
	df.drop(axis=1,columns='trade_date',inplace=True)
	df.sort_index(ascending=True,inplace=True)
	dfa = pd.Dataframe(
		{
			'High':df.high,
			'Low':df.low,
			'Open':df.open,
			'Close':df.close,
			'Vol':df.col
		}
	)
	return dfa

这样，每次调用函数都能返回被处理好的股票信息
效果如下：