从tushare获取任意股票数据，计算出某天已连板次数，别用条件语句

可以使用 pandas 库的 rolling 函数来计算连续涨停板的次数。以下是一个示例代码，其中假设我们要计算股票代码为"000001"的股票在2021年5月27日这一天的连板次数：

import tushare as ts
import pandas as pd

# 获取股票数据
df = ts.get_hist_data('000001')

# 获取2021年5月27日的数据
today_data = df.loc['2021-05-27']

# 计算涨跌幅是否大于等于9.9%
change = today_data['p_change'] >= 9.9

# 计算连续涨停板的次数
count = pd.Series(change).rolling(window=2).apply(lambda x: x.all()).sum()

print(count)

这个代码会输出股票代码为"000001"在2021年5月27日的连板次数。请注意，rolling 函数中的 window 参数表示滑动窗口的大小，这里设置为 2 表示每次判断两个交易日的涨跌幅是否都大于等于9.9%。如果需要计算连续跌停板的次数，只需要将 change 的计算方式改为 `today_data['p_change'] <= -9.9` 即可。这个代码没有使用条件语句，而是使用了 pandas 库的函数，因此可以保证高效率。

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从tushare获取数据

好的，我可以为您提供一些关于使用Tushare获取数据的信息。Tushare是一个面向个人和企业用户的免费数据接口和工具库，其中包含了大量的股票、基金、期货、债券等金融数据。以下是使用Tushare获取数据的一些基本步骤：

1. 安装Tushare库：在Python环境下，可以通过pip安装Tushare库。在命令行中输入以下指令即可进行安装：

pip install tushare

2. 导入Tushare库：在Python脚本中，需要通过import语句导入Tushare库：

import tushare as ts

3. 获取数据：使用Tushare库获取数据需要先获取Tushare的token，然后通过Tushare提供的函数获取数据。

token = 'Your_Tushare_Token'
pro = ts.pro_api(token)
data = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,symbol,name,area,industry,list_date')

以上代码演示了如何获取所有上市公司的基本信息。在获取数据时，需要按照Tushare提供的API文档指定相应的参数，以获取所需的数据。

希望这些信息能够对您有所帮助。如果您有其他问题或需求，欢迎继续向我提问。

从tushare获取数据并绘图

好的，以下是使用Tushare获取数据并绘图的基本步骤：

1. 安装Tushare库：在Python环境下，可以通过pip安装Tushare库。在命令行中输入以下指令即可进行安装：

pip install tushare

2. 导入Tushare库和其他必要的库：在Python脚本中，需要通过import语句导入Tushare库和其他必要的库，如pandas、matplotlib等。

import tushare as ts
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

3. 获取数据：使用Tushare库获取数据需要先获取Tushare的token，然后通过Tushare提供的函数获取数据。以下代码演示了如何获取某只股票的历史行情数据。

token = 'Your_Tushare_Token'
pro = ts.pro_api(token)
df = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20200101', end_date='20210101')

在获取数据时，需要按照Tushare提供的API文档指定相应的参数，以获取所需的数据。上述代码演示了如何获取股票代码为“000001.SZ”的股票在2020年1月1日至2021年1月1日之间的历史行情数据。

4. 数据处理：获取到的数据可能需要进行一些处理，以方便后续的绘图。例如，将日期作为索引，将数据按照日期升序排列等等。

df = df.sort_values(by='trade_date')
df = df.set_index('trade_date')

5. 绘图：使用matplotlib库进行绘图。以下代码演示了如何绘制股票的收盘价曲线图。

plt.plot(df.index, df['close'])
plt.title('Stock Close Price')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price')
plt.show()

希望这些信息能够对您有所帮助。如果您有其他问题或需求，欢迎继续向我提问。