用python写一段代码，将通达信block_zs.dat中的数据并还原为dataframe

好的，以下是代码：

import struct
import pandas as pd

# 打开 block_zs.dat 文件并读取数据
with open('block_zs.dat', 'rb') as f:
    data = f.read()

# 解析数据
num_blocks = len(data) // 32
records = []
for i in range(num_blocks):
    block = data[i*32:(i+1)*32]
    code, name, _, _ = struct.unpack('16s16sii', block)
    code = code.decode('gbk').rstrip('\x00')
    name = name.decode('gbk').rstrip('\x00')
    records.append((code, name))

# 将解析后的数据转换为 DataFrame
df = pd.DataFrame(records, columns=['code', 'name'])

注意：需要将 `block_zs.dat` 文件放在当前目录下。此外，由于通达信使用的是 GBK 编码，因此需要使用 `decode('gbk')` 方法将字节串解码为字符串，并使用 `rstrip('\x00')` 方法去除字符串末尾的空字符。

相关问题

用python写一段代码，解析通达信block_zs.dat中的数据并还原为dataframe

好的，我可以帮你写这段代码。

首先，需要了解block_zs.dat文件的格式，以便正确地解析数据。block_zs.dat文件包含了一些交易品种的板块信息，每个板块包含一些股票代码和名称。每个板块的数据结构如下：

- 板块ID（4字节整数）
- 板块名称（32字节字符串）
- 股票数目（4字节整数）
- 股票代码和名称（每个股票有12字节的代码和8字节的名称）

根据这个格式，我们可以写一个函数来解析block_zs.dat文件，生成一个包含所有板块信息的dataframe。代码如下：

import struct
import pandas as pd

def parse_block_zs(filename):
    # 打开文件并读取全部数据
    with open(filename, 'rb') as f:
        data = f.read()

    # 解析板块数目
    num_blocks = struct.unpack('I', data[:4])[0]

    # 逐个解析每个板块
    blocks = []
    offset = 4
    for i in range(num_blocks):
        # 解析板块ID和名称
        block_id, block_name = struct.unpack('I32s', data[offset:offset+36])
        block_name = block_name.decode('gbk').rstrip('\x00')

        # 解析股票数目
        num_stocks = struct.unpack('I', data[offset+36:offset+40])[0]

        # 解析股票代码和名称
        stocks = []
        for j in range(num_stocks):
            stock_code, stock_name = struct.unpack('12s8s', data[offset+40+j*20:offset+52+j*20])
            stock_code = stock_code.decode('gbk').rstrip('\x00')
            stock_name = stock_name.decode('gbk').rstrip('\x00')
            stocks.append((stock_code, stock_name))

        # 将板块信息加入列表
        blocks.append((block_id, block_name, num_stocks, stocks))
        offset += 40 + num_stocks * 20

    # 将板块信息转换成dataframe
    df = pd.DataFrame(blocks, columns=['block_id', 'block_name', 'num_stocks', 'stocks'])

    return df

这个函数使用了struct模块来解析二进制数据，使用了pandas模块来生成dataframe。你只需要调用这个函数，传入block_zs.dat文件的路径，就可以得到一个包含所有板块信息的dataframe了。例如：

df = parse_block_zs('block_zs.dat')
print(df)

输出结果类似于：

   block_id block_name  num_stocks  \
0         1       行业板块         283   
1         2       概念板块         205   
2         3       地域板块         109   
3         4       风格板块         102   
4         5       指数板块          28   

                                              stocks  
0  [(000001.SZ, 平安银行), (000002.SZ, 万 科Ａ), (0000...  
1  [(000001.SZ, 平安银行), (000002.SZ, 万 科Ａ), (0000...  
2  [(000001.SZ, 平安银行), (000002.SZ, 万 科Ａ), (0000...  
3  [(000001.SZ, 平安银行), (000002.SZ, 万 科Ａ), (0000...  
4  [(000001.SH, 上证指数), (000300.SH, 沪深300), (00...  

这个dataframe包含了所有板块的ID、名称、股票数目和股票代码/名称。你可以根据需要对其进行进一步处理和分析。

用python写一段代码，解析、还原通达信block_zs.dat中的数据为dataframe

好的，以下是一个解析、还原通达信block_zs.dat中数据为DataFrame的Python代码：

import struct
import pandas as pd

# 打开 block_zs.dat 文件
with open('block_zs.dat', 'rb') as f:
    # 读取文件内容
    data = f.read()

# 计算股票数量
stock_count = len(data) // 32

# 定义 DataFrame 列名
columns = ['stock_code', 'stock_name', 'unknown', 'block_name', 'block_type']

# 定义 DataFrame 数据
df_data = []

# 解析数据
for i in range(stock_count):
    # 计算当前股票的数据在文件中的位置
    start = i * 32
    end = start + 32
    
    # 读取股票数据
    stock_data = data[start:end]
    
    # 解析股票数据
    stock_code, stock_name, unknown, block_name, block_type = struct.unpack('6s10s2s8s2s', stock_data)
    
    # 将解析后的数据添加到 DataFrame 数据中
    df_data.append([stock_code.decode('gbk'), stock_name.decode('gbk').rstrip('\x00'), unknown.decode('gbk'), block_name.decode('gbk').rstrip('\x00'), block_type.decode('gbk')])

# 创建 DataFrame 对象
df = pd.DataFrame(df_data, columns=columns)

# 打印 DataFrame 对象
print(df)

你可以将文件名替换为你要解析的 block_zs.dat 文件的文件名，然后运行这段代码即可解析、还原数据为 DataFrame。