python金融数据导入的方法

初学篇–数据导入

1.国内股票的数据；
2.国际股票的数据；
3.网页的数据；
4.本地的数据传入python分析；

（一）数据导入

1.国内股票的数据–tushare包（安装pip install tushare）

import tushare as ts

（1）如果是获取股票短期数据，目前是可以通过tushare的原始代码
参考链接

ts.get_hist_data('600848')

（2）获取全部的历史数据，需要新的代码
参考链接
这个页面需要先注册，一般情况下正常的股票历史数据都是可以免费获取到的，部分数据需要积分要求，可以按照需求看看获取积分的方法；
上证指数全部数据获取方式：

pro = ts.pro_api("xxxxxxx")
df = ts.pro_bar(ts_code='000001.SH', asset='I',start_date='20150101', end_date='20200318')  #需要tushare的一定权限

单只股票全部数据获取方式：

tjg=pro.daily(ts_code='600717.SH',start_date='20150101', end_date='20200318')

2.国际股票的数据
参考链接

安装数据包：

pip install pandas_datareader

在jupyter上进行导入数据：
（具体的代码可以参考链接，不同端口获取数据方式不同，且都有案例，十分清楚）

import pandas_datareader as pdr
from datetime import datetime

选择雅虎财经官网端口获取数据：
（阿里巴巴/亚马逊/京东的数据）

start=datetime(2015,9,20)
alibaba=pdr.get_data_yahoo("BABA",start =start)
amazon=pdr.get_data_yahoo("AMZN",start=start)
jd = pdr.get_data_yahoo("JD")

获取数据效果：

学习方法：其实基本的语法很简单，多练习练习。然后多参考数据包的源代码；

3.网页的数据
对象：三五网站，但是数据需要获取，可以把数据导入Excel然后再传入到python里面进行分析，这样相对比较麻烦，可以直接选择网页数据进行分析（局限性比较大）

import webbrowser
import pandas as pd
link='https://tiobe.com/tiobe-index/'
webbrowser.open(link)

运行连接之后去页面复制需要的数据，然后再运行

df = pd.read_clipboard()
df

4.本地的数据上传到python

import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('C:\\Users\\xxxxx\\movie_metadata.csv')

注释1：\反斜杠有时候也无法成功运行，会报错，有转义字符；
在字符前面添加r

注释2：如果文件和python的jupyter在一个文件路径下，就不需要再多写路径，直接

df=pd.read_excel(r'movie_metadata.csv')

☆☆☆有时候经常以上方法还是不可以，推荐一个麻烦但是不会报错的方法：
先随便自己在jupyter数据一个数据，然后选择把这个数据导出定义为“df”，然后再在电脑里面找到（df1）这个文件然后把需要的数据添加进去，然后在python里面打开就可以了；

df.to_excel('d://df1.xlsx')

会显示文件在哪里的，就去那个盘里面搜索即可：