choice数据库的使用（二）：时间序列数据相关性分析（附代码）

在使用choice数据库时，常常会做一些重复性的操作，比如我会经常对标的基金的行业相关性进行计算，所以把这些操作封装了几个函数。

由于我常使用申万行业指数，所以函数就命名ShenWan了。

具体代码如下所示：

import pandas as pdimport datetime
today=datetime.date.today()
today.strftime("%Y-%m-%d")
start_date='2021-04-01'
end_date=today.strftime("%Y-%m-%d")# 计算申万一级行业指数与各基金指数之间的关系shenwan_code=""def ShenWan(shenwan_code,start_date=start_date,end_date=end_date):shenwan=c.csd(shenwan_code,"CLOSE",start_date,end_date,"period=1,adjustflag=1,curtype=1,order=1,market=CNSESH")d1=shenwan.Dataname=c.css(shenwan_code,"CODE,NAME")name=pd.DataFrame(name.Data)for i in d1.keys():d1[i]=d1[i][0]d1=pd.DataFrame(d1)d1.columns=name.loc[1]d1.index=shenwan.Datesd1.to_csv('./d1.csv',index=False)fund=''def Fund(fund,start_date=start_date,end_date=end_date):fund_data=c.csd(fund,"ORIGINALUNIT",start_date,end_date,"period=1,adjustflag=1,curtype=1,order=1,market=CNSESH")f1=fund_data.Datafor i in f1.keys():f1[i]=f1[i][0]f1=pd.DataFrame(f1)f1.index=fund_data.Datesfund_name=c.css(fund,"CODE,NAME","")fund_name=fund_name.Datafund_name=pd.DataFrame(fund_name)f1.columns=fund_name.loc[1]f1.to_csv('./f1.csv',index=False)def Co(f1,d1):co1=pd.DataFrame()for i in f1.columns:for j in d1.columns:co1.loc[i,j]=f1[i].corr(d1[j])co1=co1.T  co1=co1.dropna(axis=1,how='all')co1.to_excel('C:\\Users\\h\\Desktop\\co1.xlsx')ShenWan(shenwan_code,start_date=start_date,end_date=end_date)
Fund(fund_new,start_date=start_date,end_date=end_date)
f1=pd.read_csv('./f1.csv')
d1=pd.read_csv('./d1.csv')
Co(f1,d1)

又改进了一下，越来越好用了。

水平限制，请多指教。

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