python实现从wind导入数据

从wind导入到的数据的格式是instance。

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

以上这篇python实现从wind导入数据就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • Python进行数据提取的方法总结

    准备工作 首先是准备工作,导入需要使用的库,读取并创建数据表取名为loandata. import numpy as np import pandas as pd loandata=pd.DataFrame(pd.read_excel('loan_data.xlsx')) 设置索引字段 在开始提取数据前,先将member_id列设置为索引字段.然后开始提取数据. Loandata = loandata.set_index('member_id') 按行提取信息 第一步是按行提取数据,例如提取某个

  • Python 中导入csv数据的三种方法

    Python 中导入csv数据的三种方法,具体内容如下所示: 1.通过标准的Python库导入CSV文件: Python提供了一个标准的类库CSV文件.这个类库中的reader()函数用来导入CSV文件.当CSV文件被读入后,可以利用这些数据生成一个NumPy数组,用来训练算法模型.: from csv importreader import numpy as np filename=input("请输入文件名: ") withopen(filename,'rt',encoding='

  • 详解pandas的外部数据导入与常用方法

    外部数据导入 导入excel文件 pandas导入excel用read_excel()方法: import pandas as pd excel_file1 = pd.read_excel('data/测试.xlsx',encoding='utf-8') 姓名  年龄    工作    工资 0   张三  25    学生      200 1   李四  24    工人     3000 2   王伟  28    NaN      5000 3  王二毛  22  自由职业   6000

  • 使用python将excel数据导入数据库过程详解

    因为需要对数据处理,将excel数据导入到数据库,记录一下过程. 使用到的库:xlrd 和 pymysql (如果需要写到excel可以使用xlwt) 直接丢代码,使用python3,注释比较清楚. import xlrd import pymysql # import importlib # importlib.reload(sys) #出现呢reload错误使用 def open_excel(): try: book = xlrd.open_workbook("XX.xlsx")

  • python实现从wind导入数据

    从wind导入到的数据的格式是instance. 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 =

  • python Django批量导入数据

    前言: 这期间有研究了Django网页制作过程中,如何将数据批量导入到数据库中. 这个过程真的是惨不忍睹,犯了很多的低级错误,这会在正文中说到的.再者导入数据用的是py脚本,脚本内容参考至自强学堂--中级教程--数据导入.  注:本文主要介绍自己学习的经验总结,而非教程! 正文:首先说明采用Django中bulk_create()函数来实现数据批量导入功能,为什么会选择它呢? 1 bulk_create()是执行一条SQL存入多条数据,使得导入速度更快; 2 bulk_create()减少了SQ

  • python批量导入数据进Elasticsearch的实例

    ES在之前的博客已有介绍,提供很多接口,本文介绍如何使用python批量导入.ES官网上有较多说明文档,仔细研究并结合搜索引擎应该不难使用. 先给代码 #coding=utf-8 from datetime import datetime from elasticsearch import Elasticsearch from elasticsearch import helpers es = Elasticsearch() actions = [] f=open('index.txt') i=

  • python 导入数据及作图的实现

    我们经常需要导入数据,按列提取 XY作图 方法一. filename='/home/res/user/csluo/test.txt' #将文件名赋值为变量 X,Y,Z=[ ],[ ],[ ] #给三个空列表 with open(filename, 'r') as f: #打开文档 lines=f.readlines() #按行读取数据 for i in lines: value=[ float(s) for s in line.split( ) ] #将 行数据 以空格分开,并以浮点型赋给val

  • Python实现读取TXT文件数据并存进内置数据库SQLite3的方法

    本文实例讲述了Python实现读取TXT文件数据并存进内置数据库SQLite3的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 当TXT文件太大,计算机内存不够时,我们可以选择按行读取TXT文件,并将其存储进Python内置轻量级splite数据库,这样可以加快数据的读取速度,当我们需要重复读取数据时,这样的速度加快所带来的时间节省是非常可观的,比如,当我们在训练数据时,要迭代10万次,即要从文件中读取10万次,即使每次只加快0.1秒,那么也能节省几个小时的时间了. #创建数据库并把txt文件的数据存进

  • Python向MySQL批量插数据的实例讲解

    背景:最近测试web项目需要多条测试数据,sql中嫌要写多条,就看了看python如何向MySQL批量插数据(pymysql库) 1.向MySQL批量插数据 import pymysql #import datetime #day = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')#参数值插入时间 db = pymysql.connect(host='服务器IP', user='账号', passwd='密码', port=端口号) c

  • python爬取拉勾网职位数据的方法

    今天写的这篇文章是关于python爬虫简单的一个使用,选取的爬取对象是著名的招聘网站--拉钩网,由于和大家的职业息息相关,所以爬取拉钩的数据进行分析,对于职业规划和求职时的信息提供有很大的帮助. 完成的效果 爬取数据只是第一步,怎样使用和分析数据也是一大重点,当然这不是本次博客的目的,由于本次只是一个上手的爬虫程序,所以我们的最终目的只是爬取到拉钩网的职位信息,然后保存到Mysql数据库中.最后中的效果示意图如下: 控制台输入 数据库显示 准备工作 首先需要安装python,这个网上已经有很多的

  • python读取.mat文件的数据及实例代码

    首先导入scipy的包 from scipy.io import loadmat 然后读取 m = loadmat("F:/__identity/activity/论文/data/D001.mat") 注意这里m是一个dict数据结构 >>> m {'__header__': b'MATLAB 5.0 MAT-file, Platform: PCWIN, Created on: Mon Aug 15 22:16:43 2011', '__globals__': [],

  • python将类似json的数据存储到MySQL中的实例

    由于之前对于爬取下来的数据都是存入MongoDB中,想起来还没有尝试存入MySQL,于是将一篇简单的文章爬取下来,存入MySQL试试 这里用到的python模块是pymysql,因为MySQLdb之前已经停止维护 首先在cmd中连接MySQL并且创建一个数据库json 在图形化界面workbench中可以看到 接下来就要在pycharm中写代码了,在pycharm中导入pymysql后即可 #建立python与MySQL之间的连接 mysql = pymysql.connect(host="lo

  • 使用 Python 处理 JSON 格式的数据

    如果你不希望从头开始创造一种数据格式来存放数据,JSON 是一个很好的选择.如果你对 Python 有所了解,就更加事半功倍了.下面就来介绍一下如何使用 Python 处理 JSON 数据. JSON的全称是 JavaScript 对象表示法 JavaScript Object Notation .这是一种以键值对的形式存储数据的格式,并且很容易解析,因而成为了一种被广泛使用的数据格式.另外,不要因为 JSON 名称而望文生义,JSON 并不仅仅在 JavaScript 中使用,它也可以在其它语

随机推荐