获取十只股票2023年上半年的全部收盘价制成dataframe

获取十只股票2023年上半年（一般指1月1日至6月30日）的收盘价数据并制成DataFrame，通常需要通过网络爬虫抓取财经网站的数据，比如使用Python的`pandas_datareader`库从Yahoo Finance等平台获取历史数据，或者利用金融数据API如Alpha Vantage、Wind等。

首先，你需要安装必要的库，例如`pandas_datareader`和`matplotlib`：

pip install pandas_datareader matplotlib

然后你可以编写如下的Python代码片段，这里假设你想要获取的是AAPL（苹果）、MSFT（微软）等十个常见股票：

import pandas as pd
from pandas_datareader import data as pdr

# 股票代码列表
stocks = ['AAPL', 'MSFT', ...]  # 你需要替换为你想查询的实际股票代码

# 创建一个空的DataFrame来存储数据
stock_prices_df = pd.DataFrame()

# 为每只股票获取数据
for stock in stocks:
    try:
        # 使用pandas_datareader从Yahoo Finance获取数据
        stock_price_data = pdr.get_data_yahoo(stock, start='2023-01-01', end='2023-06-30')
        
        # 将数据添加到总的DataFrame
        stock_prices_df[stock] = stock_price_data['Close']
        
    except Exception as e:
        print(f"无法获取{stock}的数据: {e}")
    
# 设置日期列作为索引
stock_prices_df['Date'] = stock_price_data.index
stock_prices_df.set_index('Date', inplace=True)

print(stock_prices_df)

这段代码会返回一个包含指定股票收盘价的DataFrame，日期作为行标签，每一列代表一只股票的价格。记得将`...`部分替换为实际的股票代码，并确保网络连接正常以便下载数据。