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让iis做跳转网站,网站主页的要素,南通通明建设监理有限公司网站,合肥微网站有一个同学用我的推荐链接注册了tushare社区帐号https://tushare.pro/register?reg671815#xff0c;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#xff0c;将数据保存在本地以后使用不用高频率访问tushare数据接口#xf…有一个同学用我的推荐链接注册了tushare社区帐号https://tushare.pro/register?reg671815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(fieldsts_code,symbol,name,area,industry,list_date,market,is_hs,list_status,exchange,delist_date,curr_type) type(data) class pandas.core.frame.DataFramedatats_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(start0, stop5365, step1)data.columns Index([ts_code, symbol, name, area, industry, market, exchange,curr_type, list_status, list_date, delist_date, is_hs],dtypeobject)data.shape (5365, 12)data.shape[0] 5365data.shape[1] 12data.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]],dtypeobject)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: object1、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(fieldsts_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(verboseNone, bufNone, max_colsNone, memory_usageNone, show_countsNone)[source] verboseadj 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(verboseTrue) 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(verboseFalse) 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 pdimport pdbdict_data{X:list(abcdef),Y:list(defghi),Z:list(ghijkl)} dfpd.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 ldf.describe()X Y Z count 6 6 6 unique 6 6 6 top a d g freq 1 1 1type(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, indexFalse) data.to_csv(C:\Users\Downloads\stock_indx.csv, indexTrue) 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 rootlocalhost 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)) ENGINEInnoDB DEFAULT CHARSETutf8;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

) ENGINEInnoDB AUTO_INCREMENT203 DEFAULT CHARSETutf8mysql show tables;

1 row in set (0.00 sec)mysqlquit