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這篇文章主要介紹python怎么實現(xiàn)從wind導(dǎo)入數(shù)據(jù),文中介紹的非常詳細,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們一定要看完!
從wind導(dǎo)入到的數(shù)據(jù)的格式是instance。
如下載一系列資產(chǎn)在某一段時間的收盤價格。
一系列資產(chǎn)保存在list里面,一并下載。
日期格式為“2018-02-28”。
一個數(shù)字串兒表示的日期,記得也可以使用。
導(dǎo)入數(shù)據(jù)結(jié)果中,如果數(shù)據(jù)是缺失的,python中顯示為nan。
如果沒有其他參數(shù),用“”表示,跟matlab導(dǎo)入wind不一樣。
from WindPy import * w.start() import pandas as pd assetList = ["000300.SH", "000905.SH"] startDate = "2012-01-02" endDate = "2013-01-02" dataImport = w.wsd(assetList, "close", startDate, endDate, "") #type(dataImport) 類型是instance #wsd是日期序列的wind導(dǎo)入函數(shù),"close"是wind導(dǎo)入的指標名稱 #如果下載其他指標,“”內(nèi)可以設(shè)置相應(yīng)的參數(shù),比如單位、幣種等。 #通過在wind右下角輸入cg,獲得wind數(shù)據(jù)下載代碼生成器頁面 dates = pd.to_datetime(dataImport.Times) #time series data, 日期作為后面df的index #作為index時,日期格式統(tǒng)一一下 #錯誤:df = pd.DataFrame(dataImport.Data, index = dates.strftime("%Y-%m-%d"), columns = assetList) #生成一個收盤價格的時間序列表格,行名稱是日期,列名稱是股票代碼 #dataImport.data的表達方式:列是日期,資產(chǎn)是行,所以需要轉(zhuǎn)置。要么在轉(zhuǎn)置之后加上index和column。 #要么在加上index和column之后再轉(zhuǎn)置,但加的時候跟上面的不一樣。 #方法一: df = pd.DataFrame(dataImport.Data).T df.index = dates.strftime("%Y-%m-%d") df.columns = assetList #方法二: df = pd.DataFrame(dataImport.Data, index = assetList, columns = dates.strftime("%Y-%m-%d")).T
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