挖地兔股票数据接口 tushare 初接触

import tushare as ts
df = ts.get_k_data(code = '600000', start = '2018-01-01', end = '2018-01-19')
"""设索引"""
df.set_index('date', inplace = True)
"""增加字段"""
df['writer'] = pd.Series('Boss出品', df.index)
"""
删除字段
DataFrame.drop(labels=None, axis=0,index=None, columns=None,level=None,inplace=False,errors='raise')
labels多个时用 list
axis可选0和1, 0表示删除行, 1表示列,默认为 0
index,columns,等价于axis的0和1
"""
df.drop(['open','high'], axis = 1, inplace = True)"""修改字段名"""
df.rename(columns = {'date':'trade_date'}, inplace = True)"""
查select
写错的字段会以none填充
"""df_loc = df.loc[:,['code','volume','date']]
df_filter = df.filter(items = ['date','close','volume','trade_date'])
df2 = df[['volume','close']]
df_ix = df.ix[2,2]df_mkt = pd.DataFrame()
tickerlist = ['600000','000002']
for ticker in tickerlist:dff = ts.get_k_data(code = ticker, start = '2018-01-01', end = '2018-01-18')df_mkt = df_mkt.append(dff, ignore_index = True)df1 = df_mkt[(df_mkt['date'] == '2018-01-11') & (df_mkt['code'] == '600000')]
df2 = df_mkt[(df_mkt['close']>35)|(df_mkt['date'] == '2018-01-11') & (df_mkt['code'] == '600000')]
df3 = df_mkt[df_mkt['date'].isin(['2018-01-12','2018-01-16'])]df = ts.get_k_data(code = '600000', start = '2018-01-01',end = '2018-01-22')
df_loc = df.loc[:2,['date','close']]
df_iloc = df.iloc[:2, [0,2,5]]
"""注意上面两行里 :2 的区别,loc涵盖 2, iloc不包含 2 """""" isin 语句前加 ~号表示 not in """
df4 = df_mkt[~df_mkt['date'].isin(['2018-01-11','2018-01-17'])]
df_query = df_mkt.query("code == '600000'")"""
df.sort_index(self, axis=0, \level=None, \ascending=True, \inplace=False, \kind='quicksort', \na_position='last', \sort_remaining=True, \by=None)
df.sort_values(self, by, axis=0, \ascending=True, \inplace=False, \kind='quicksort', \na_position='last')inplace 表示是否就现有表格上面做调整 ( false:为即时输出查看)
"""
df_mkt.sort_index(ascending = False, inplace = True)
df_mkt.sort_values(by = ['open','close'],ascending = [True,True], inplace = True)"""
去重
df.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)
keep 可选项first,last,False   False表示删除全部重复项
"""
dis = df_mkt.drop_duplicates(subset = ['date'], keep = 'last')
df_mkt.ix[4, 'close'] = None"""
重置索引
"""
df_mkt.reset_index(level=None, \drop=False, \inplace=False, \col_level=0, \col_fill='')"""
新建空白df
"""
df = pd.DataFrame(index = range(len(df24)),\columns = ['维修站代码','SA姓名',\'月开单数','会员开单数',\'推送量','有效推送量',\'响应量','成功量'])

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