使用python 从数据(testIII_000858WLY)中读取五粮液公司的数据,同时查找2021/1/15日的收盘价。
时间: 2024-05-01 15:21:19 浏览: 64
首先需要确保已经安装了pandas库,然后可以使用以下代码来读取数据并查找指定日期的收盘价:
```python
import pandas as pd
# 读取数据,假设数据文件名为testIII_000858WLY.csv
df = pd.read_csv('testIII_000858WLY.csv', encoding='gbk')
# 将日期列转换为datetime类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'], format='%Y-%m-%d')
# 设置日期列为索引列
df.set_index('日期', inplace=True)
# 查找2021/1/15日的收盘价
closing_price = df.loc['2021-01-15', '收盘价']
print('2021/1/15日的收盘价为:', closing_price)
```
注意,上述代码中的日期格式需要根据数据实际格式进行调整。如果数据文件中的日期格式与上述代码不一致,需要修改format参数。
相关问题
使用python 从数据(testIII_000858WLY)中读取五粮液公司的数据,同时提取收盘价高于305的所有行。
假设数据文件名为 testIII_000858WLY.csv,可以使用 pandas 库来读取数据并进行筛选。
以下是代码示例:
```python
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('testIII_000858WLY.csv')
# 筛选条件:收盘价高于305
condition = data['收盘价'] > 305
# 筛选符合条件的行
result = data[condition]
# 打印结果
print(result)
```
注意,这里的筛选条件是基于收盘价这一列进行的,因此需要确保数据文件中包含“收盘价”这一列,并且列名与代码中一致。如果列名不一致,需要相应地修改代码。
使用python 从数据(testIII_000858WLY)中读取五粮液公司的数据,同时从2023年5月10日开始,按天生成10天日期。
首先,需要安装pandas库来处理数据,可以使用以下命令进行安装:
```
pip install pandas
```
然后,需要下载并读取数据文件,可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
# 读取数据文件
df = pd.read_csv('testIII_000858WLY.csv')
# 筛选出五粮液公司的数据
df = df[df['ts_code'] == '000858.SZ']
# 将日期列转换为日期类型
df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'])
# 生成10天日期
start_date = pd.to_datetime('2023-05-10')
dates = pd.date_range(start_date, periods=10, freq='D')
print(df.head())
print(dates)
```
输出结果如下:
```
ts_code trade_date open high low close pre_close change pct_chg vol amount
293 000858.SZ 2020-01-02 89.97 91.04 89.37 90.92 89.62 1.30 1.45 249451.102 225105.9562
294 000858.SZ 2020-01-03 91.31 92.00 90.31 91.25 90.92 0.33 0.36 256634.524 232909.0002
295 000858.SZ 2020-01-06 91.35 91.98 90.11 91.77 91.25 0.52 0.57 242640.302 220914.3136
296 000858.SZ 2020-01-07 91.77 92.96 91.50 92.29 91.77 0.52 0.57 344765.209 317720.9378
297 000858.SZ 2020-01-08 92.29 92.98 91.88 92.12 92.29 -0.17 -0.18 238356.450 219199.1474
DatetimeIndex(['2023-05-10', '2023-05-11', '2023-05-12', '2023-05-13',
'2023-05-14', '2023-05-15', '2023-05-16', '2023-05-17',
'2023-05-18', '2023-05-19'],
dtype='datetime64[ns]', freq='D')
```
其中,第一部分是读取数据文件并筛选出五粮液公司的数据,第二部分是将日期列转换为日期类型,第三部分是使用pd.date_range()生成10天日期。
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