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如下载一系列资产在某一段时间的收盘价格。
一系列资产保存在list里面,一并下载。
日期格式为“2018-02-28”。
一个数字串儿表示的日期,记得也可以使用。
导入数据结果中,如果数据是缺失的,python中显示为nan。
如果没有其他参数,用“”表示,跟matlab导入wind不一样。
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) 类型是instance #wsd是日期序列的wind导入函数,"close"是wind导入的指标名称 #如果下载其他指标,“”内可以设置相应的参数,比如单位、币种等。 #通过在wind右下角输入cg,获得wind数据下载代码生成器页面 dates = pd.to_datetime(dataImport.Times) #time series data, 日期作为后面df的index #作为index时,日期格式统一一下 #错误:df = pd.DataFrame(dataImport.Data, index = dates.strftime("%Y-%m-%d"), columns = assetList) #生成一个收盘价格的时间序列表格,行名称是日期,列名称是股票代码 #dataImport.data的表达方式:列是日期,资产是行,所以需要转置。要么在转置之后加上index和column。 #要么在加上index和column之后再转置,但加的时候跟上面的不一样。 #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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