def statistics_of_all(code_dic): """ @参数 code_dic:股票代码与股票名字字典。 统计各股票数据文件涨跌幅、总成交量、最高价和最低价。 涨跌幅计算公式为:(最新记录收盘价-最早记录收盘价) / 最早记录收盘价 * 100 为方便处理,读入数据时,略过日期列。 """ statistics_of_stock = pd.DataFrame() for code in code_dic.keys(): data_of_code = pd.read_csv(filepath + code+".csv", dtype=None,usecols=[3, 4, 5, 6,10,11], delimiter=',') # 计算当前股票涨跌幅、最高价和最低价 if not data_of_code.empty: uplift_or_fall=(data_of_code.iloc[0,CLOSE]-data_of_code.iloc[-1,CLOSE])/data_of_code.iloc[0,CLOSE]*100#计算股票的涨跌幅 #1 计算股票的最高价 #2 计算股票的最低价 #3 将每支股票的股票代码、涨跌幅、最高价、最低价存入DataFrame return statistics_of_stock # 每支股票涨跌幅、总成交量、最高价和最低价,DataFrame类型

时间: 2024-01-17 17:03:55 浏览: 28
这段代码实现了统计各股票数据文件涨跌幅、总成交量、最高价和最低价的功能。具体实现步骤如下: 1. 定义了一个名为 `statistics_of_all` 的函数,该函数接收一个参数 `code_dic`,代表股票代码与股票名字的字典。 2. 在函数内部,先创建了一个名为 `statistics_of_stock` 的空 DataFrame。 3. 使用 `for` 循环遍历 `code_dic` 中的每个股票代码,依次读取该股票对应的数据文件。 4. 对于每个股票,先判断其数据文件是否为空,如果为空则跳过该股票。 5. 如果数据文件不为空,则计算该股票的涨跌幅、最高价和最低价,并将这些数据存入一个 DataFrame 中。 6. 最终将所有股票的数据整合成一个 DataFrame,并返回。 需要注意的是,这段代码中使用了一个名为 `CLOSE` 的常量,但是在代码中并没有定义该常量,因此需要确保其它部分的代码已经定义了该常量。
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def get_code_list(self, response):里的self是什么意思

`self`是Python类中的一个特殊变量,表示类的实例对象。在类中定义的方法中,第一个参数通常都是`self`。 例如,下面是一个简单的Python类: ```python class MyClass: def __init__(self, name): self.name = name def say_hello(self): print("Hello, " + self.name) ``` 在这个类中,`__init__`方法和`say_hello`方法都有一个`self`参数。当创建类的实例对象并调用方法时,`self`会自动指向该实例对象。例如,下面代码创建了一个`MyClass`的实例对象,并调用其中的`say_hello`方法: ```python my_object = MyClass("John") my_object.say_hello() ``` 在调用`say_hello`方法时,Python会自动将实例对象`my_object`传递给`self`参数,因此在`say_hello`方法中可以通过`self`访问实例对象的属性和方法。在上面的例子中,`say_hello`方法通过`self.name`访问了实例对象的`name`属性。

def__init__(self): ^ SyntaxError: invalid syntax

这是因为你在定义一个类的时候,缺少了一个空格。正确的写法如下: ```python class ClassName: def __init__(self): # constructor code here ``` 请注意,`def` 和 `__init__` 之间有一个空格。如果你还是遇到问题,可以把你的代码贴出来,我可以帮你看看。

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