data = ts.pro_bar(ts_code='002463.SZ', adj='qfq', start_date='20230101', end_date='20230609', freq='D')

这是一个使用 tushare 库从股票交易所获取股票数据的 Python 代码，其中 ts_code 参数指定了股票代码，adj 参数指定了复权类型，start_date 和 end_date 参数指定了数据获取的时间范围，freq 参数指定了数据的频率。具体来说，这段代码获取了代码为 002463.SZ 的股票在 2023 年 1 月 1 日至 2023 年 6 月 9 日之间每天的前复权数据。

相关问题

data = ts.pro_bar(ts_code='002703.SZ', adj='qfq', start_date='20230101', end_date='20230609', freq='D')怎么在data后面加空数据

你可以使用pandas库中的reindex函数来在DataFrame中加入空数据。通过reindex函数，你可以指定新的索引，并在该索引中加入缺失的数据。

以下是一个示例代码，它可以使用Tushare获取某股票在2023年1月1日至2023年6月9日的日线数据，并在数据中加入空数据：

import tushare as ts
import pandas as pd

# 设置Tushare的token
ts.set_token('your_token_here')

# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()

# 获取某股票在2023年1月1日至2023年6月9日的日线数据
df = pro.bar(ts_code='002703.SZ', adj='qfq', start_date='20230101', end_date='20230609', freq='D')

# 将'trade_date'列转换为Datetime类型
df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'])

# 将'trade_date'列设置为索引
df.set_index('trade_date', inplace=True)

# 生成新的日期索引
new_index = pd.date_range(start='2023-01-01', end='2023-06-09', freq='D')

# 在原始数据中加入缺失的日期
df = df.reindex(new_index)

print(df)

在上述代码中，我们首先使用Tushare的pro_bar()函数获取了某股票在2023年1月1日至2023年6月9日的日线数据，然后将'trade_date'列转换为Datetime类型，并将其设置为索引。接着，我们使用pandas的date_range函数生成了一个新的日期索引，并使用DataFrame的reindex函数在原始数据中加入了缺失的日期。需要注意的是，这里的'trade_date'列是示例数据中的列名，如果你使用的数据源中列名不同，需要相应地进行修改。

line 27, in <module> data = ts.pro_bar(ts_code='002475.SZ', adj='qfq', start_date='20190101', end_date='20200914')

这段代码使用了 tushare 库来获取股票数据，其中 `ts.pro_bar()` 函数可以获取指定股票在指定时间范围内的 K 线数据。

具体来说，`ts.pro_bar()` 函数的参数如下：

- `ts_code`：股票代码，例如 `'002475.SZ'` 表示深圳市场的股票 `002475`。
- `adj`：复权类型，例如 `'qfq'` 表示前复权，`'hfq'` 表示后复权，不复权则为 `None`。
- `start_date`：开始日期，格式为 `'YYYYMMDD'`。
- `end_date`：结束日期，格式为 `'YYYYMMDD'`。

在这段代码中，我们获取了 `002475.SZ` 这支股票在 `2019-01-01` 到 `2020-09-14` 之间的前复权 K 线数据。