python爬取股票數據csv

『壹』 PYthon遍歷語句求指導，如何通過python下載某時期所有股票日線信息然後存文件

你可以去官網看看怎麼去做，

『貳』 怎麼用python計算股票

作為一個python新手，在學習中遇到很多問題，要善於運用各種方法。今天，在學習中，碰到了如何通過收盤價計算股票的漲跌幅。
第一種：
讀取數據並建立函數：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import spline
from pylab import *
import pandas as pd
from pandas import Series
a=pd.read_csv('d:///1.csv',sep=',')#文件位置

t=a['close']
def f(t):
s=[]
for i in range(1,len(t)):
if i==1:
continue
else:
s.append((t[i]-t[i-1])/t[i]*100)
print s
plot(s)

plt.show()
f(t)
第二種：
利用pandas裡面的方法：
import pandas as pd

a=pd.read_csv('d:///1.csv')
rets = a['close'].pct_change() * 100
print rets

第三種：
close=a['close']
rets=close/close.shift(1)-1
print rets

總結：python是一種非常好的編程語言，一般而言，我們可以運用構建相關函數來實現自己的思想，但是，眾所周知，python中裡面的有很多科學計算包，裡面有很多方法可以快速解決計算的需要，如上面提到的pandas中的pct_change()。因此在平時的使用中應當學會尋找更好的方法，提高運算速度。

『叄』 怎麼用python讀取csv數據

這兩天剛好看到，Python CookBook上有說到。這里是三種讀取csv的方法。

文件格式是這樣的

Region,DATE_,RAW_ACU

zh_ch,Jan 27 2017,208172

importcsv


#withopen('data.csv')asf:
#氏基f_csv=csv.reader(f)
#headers=next(f_csv)
#forrowinf_csv:
#察核凱#print(row)
#print(row[0],row[1])


#withopen('data.csv',encoding='utf-8-sig')asf:
#f_csv=csv.reader(f)
#敗喚headers=next(f_csv)
#print(headers)
#Row=namedtuple('Row',headers)
#forrinf_csv:
#row=Row(*r)
#print(row.Region,row.DATE_)


withopen('data.csv',encoding='utf-8-sig')asf:
f_csv=csv.DictReader(f)
forrowinf_csv:
print(row['DATE_'],row)

具體可以看這個文檔。http://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/c06/p01_read_write_csv_data.html。

『肆』 python如何讀取CSV文件一部分數據

import pandas as pd #一般慶笑兆來說直升返接用pandas這個庫
import os
os.getcwd()#當前工作路徑，譽租即get current work directory
os.chdir("D:/")#改變到你要讀取以及保存數據的工作路徑，即change directory
data = pd.read_csv("data.csv")#讀取數據

『伍』 如何使用Python獲取股票分時成交數據

可以使用爬蟲來爬取數據，在寫個處理邏輯進行數據的整理。你可以詳細說明下你的需求，要爬取的網站等等。
希望我的回答對你有幫助

『陸』 如何用python獲取股票數據

在Python的QSTK中，是通過s_datapath變數，定義相應股票數據所在的文件夾。一般可以通過QSDATA這個環境變數來設置對應的數據文件夾。具體的股票數據來源，例如滬深、港股等市場，你可以使用免費的WDZ程序輸出相應日線、5分鍾數據到s_datapath變數所指定的文件夾中。然後可使用Python的QSTK中，qstkutil.DataAccess進行數據訪問。

『柒』 python讀取財經數據

提取日期數據基本語法
from WindPy import w
w.start()
當出現.ErrorCode==-103說明沒連接上，要start一下

w.wsd(security, fields, startDate = None, endDate= None , options = None)
opion 可選（period, 日期類型， 貨幣類型，前後復權）

提取財務數據基本語法
w.wss(security, fields, options = None)

提取板塊日序列基本語法
w.wses(sectorCode, fields, startDate = None, endDate = None, options = None)

提取板塊日截面數據基本語法
w.wsee(sectorCode, fields, options=None)

提取宏觀數據基本語法
w.edb(codes, startDate =None, endDate =None, options=None)

1.日期序列基本語法
ts.get_hist_data(stock,start,end)
注意：1.stock不能是集合,只能單個股票 2.需要帶上.sz或.sh 3.沒有field，只能取出數據後再切除.

2.pro用法
pro.daily(code, start, end, fields)

tushare引用語句

弊端也很明顯，一方面不能stock集合輸入，一次只能調取一個股票對應數據，另一方面tushare雖是免費試用，但有許可權限制。

基本語法
wb.get_data_yahoo(code, start, end)
wb.DataReader(code, 'yahoo', start, end)

沒法添加fields, 雖能集合適用，但出來的索引挺奇怪的

推薦使用定義函數或用for循環批量獲取數據

總體感覺wind api最舒服，但需要賬號，mac也不能直接調用wind api。還是推薦tushare的pro用法。

小白學習中，請指教=v=

『捌』 怎樣用python提取不同股票csv里特定時間段的數據

用pandas庫，
import pandas as pd

data = pd.read_csv('train.csv')
train_data = data.values[0:TRAIN_NUM,1:]
train_label = data.values[0:TRAIN_NUM,0]
study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1000035
機器學習正好講了這個手寫識別的例子！

『玖』 如何用python 爬蟲抓取金融數據

獲取數據是數據分析中必不可少的一部分，而網路爬蟲是是獲取數據的一個重要渠道之一。鑒於此，我拾起了Python這把利器，開啟了網路爬蟲之路。

本篇使用的版本為python3.5，意在抓取證券之星上當天所有A股數據。程序主要分為三個部分：網頁源碼的獲取、所需內容的提取、所得結果的整理。

一、網頁源碼的獲取

很多人喜歡用python爬蟲的原因之一就是它容易上手。只需以下幾行代碼既可抓取大部分網頁的源碼。

為了減少干擾，我先用正則表達式從整個頁面源碼中匹配出以上的主體部分，然後從主體部分中匹配出每隻股票的信息。代碼如下。

pattern=re.compile('<tbody[sS]*</tbody>')
body=re.findall(pattern,str(content)) #匹配<tbody和</tbody>之間的所有代碼pattern=re.compile('>(.*?)<')
stock_page=re.findall(pattern,body[0]) #匹配>和<之間的所有信息

其中compile方法為編譯匹配模式，findall方法用此匹配模式去匹配出所需信息，並以列表的方式返回。正則表達式的語法還挺多的，下面我只羅列所用到符號的含義。

語法 說明

. 匹配任意除換行符「 」外的字元

* 匹配前一個字元0次或無限次

？ 匹配前一個字元0次或一次

s 空白字元：[<空格> fv]

S 非空白字元：[^s]

[...] 字元集，對應的位置可以是字元集中任意字元

(...) 被括起來的表達式將作為分組，裡面一般為我們所需提取的內容

正則表達式的語法挺多的，也許有大牛隻要一句正則表達式就可提取我想提取的內容。在提取股票主體部分代碼時發現有人用xpath表達式提取顯得更簡潔一些，看來頁面解析也有很長的一段路要走。

三、所得結果的整理

通過非貪婪模式(.*?)匹配>和<之間的所有數據，會匹配出一些空白字元出來，所以我們採用如下代碼把空白字元移除。

stock_last=stock_total[:] #stock_total：匹配出的股票數據for data in stock_total: #stock_last：整理後的股票數據
if data=='':
stock_last.remove('')

最後，我們可以列印幾列數據看下效果，代碼如下

print('代碼',' ','簡稱',' ',' ','最新價',' ','漲跌幅',' ','漲跌額',' ','5分鍾漲幅')for i in range(0,len(stock_last),13): #網頁總共有13列數據
print(stock_last[i],' ',stock_last[i+1],' ',' ',stock_last[i+2],' ',' ',stock_last[i+3],' ',' ',stock_last[i+4],' ',' ',stock_last[i+5])

『拾』 說說如何利用 Python 處理 CSV 文件

CSV 表示 「Comma-Separated Values （逗號分隔的值） 」 ， CSV 文件是簡化的電子表格，實際為純文本文件。

一個 CSV 文件，格式是這樣的：

因為 CSV 文件中的每個單元格都是以逗號分割，所以也許有人會對每行文本調用 split() 方法，來解檔液析 CSV 文件。但 CSV 文件也有自己的轉義字元，通過轉義字元，允許逗號和其他字元作為值的一部分，但單純使用 split() 方法不能處理這些轉義字元。因為這些潛在的缺陷，所以建銷蠢鉛議總是使用 csv 模塊來讀寫 CSV 文件。

csv 模塊是 Python 自帶的，所以可以直接導入。

要使用 csv 模塊從 CSV 文件中讀取數據，我們需要創建一個 Reader 對象。 通過 Reader 對象，我們可以迭代遍歷 CSV 文件中的每一行內容。

運行結果：

要用 csv 模塊讀取 CSV 文件，首先先使用 open() 函數打開它 ，就像打開任何其他文本文件一樣。然後將它傳遞給 csv .reader() 函數。 這個函數將返回一個 Reader 對象。注意，csv .reader() 函數不接受文件名作為入參。

要訪問 Reader 對象中的值，最直接的方法，就是利用 list() 將它轉換成一個普通 Python 列表。它實際為一個包含列表的列表，用於表示二維數據。

我們還可以使用表達式 data [ row ][ col ] 來訪問 CSV 中特定行和列的值。其中， row 是 data 中一個列表的下標， col 是該列表中，我們想訪問的項的下標：

運行結果：

運行結果：

Writer 對象可以讓我們把數據寫入 CSV 文件。

運行結果：

在 Windows 上，需要為 open() 函數的 newline 關鍵字參數傳虧好入一個空字元串。如果沒有設置 newline 參數， output.csv 中的行距將變為兩倍，如下圖所示。

如果寫入的內容包含逗號，那麼 csv 模塊會自動加上雙引號，對其進行轉義，如下例所示。

運行結果：

我們也可以利用 delimiter ，來製作 TSV 文件，TSV 是Tab-separated values的縮寫，即以製表符作為分隔符的文件；利用 lineterminator 參數來設定行距。

運行結果：

這里利用 lineterminator='\n\n\n' 將行與行之間的字元變為三個換行符，效果就是實現了 3 倍行距。