error_code,data_df = w.wsd("000001.SH", "close,pre_close", "2010-01-01", "2018-01-01", "",usedf=True)什么意思
时间: 2023-07-19 09:52:21 浏览: 40
这行代码使用了WindPy库中的wsd函数来获取上证指数(000001.SH)在2010年1月1日到2018年1月1日期间的收盘价和前收盘价,并将获取到的数据存储在data_df变量中。
具体而言,函数的第一个参数指定了要获取数据的标的物,这里是上证指数;第二个参数指定了要获取的数据项,这里是收盘价和前收盘价;第三个参数指定了开始时间,这里是2010年1月1日;第四个参数指定了结束时间,这里是2018年1月1日;第五个参数是可选参数,用来指定一些其他的查询条件,这里为空字符串;最后一个参数usedf=True指定了返回的数据格式是DataFrame,即返回一个数据框。
最终,函数返回两个值,一个是error_code,用来表示函数执行的状态,如果返回0表示执行成功,否则表示执行失败;另一个是data_df,是一个数据框,包含了获取到的上证指数收盘价和前收盘价的数据。
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data = w.wsd("000852.SH", "close", "2021-01-01", "2023-05-05", "") # # # 将数据转换为DataFrame格式 df = pd.DataFrame(data.Data[0], index=data.Times, columns=['Close']) key列没有表头
在这里,你使用了Wind API(w.wsd)获取了股票000852.SH在2021-01-01至2023-05-05期间的收盘价数据,并将其存储在data中。然后,你使用pd.DataFrame()函数将data.Data[0]转换为一个DataFrame,其中data.Times作为行索引,['Close']作为列索引。然而,在这种情况下,由于你没有为键列指定列标签,因此该列没有列标签。
如果你想要为键列指定列标签,可以在创建DataFrame时指定列标签,例如:
```
df = pd.DataFrame(data.Data[0], index=data.Times, columns=['key', 'Close'])
```
这将为键列添加列标签'key'。如果你只对收盘价感兴趣,可以使用以下代码:
```
df = pd.DataFrame(data.Data[0], index=data.Times, columns=['Close'])
```
这将创建一个只有'Close'列的DataFrame。
我的收盘价是这么导出来的,stock_price=w.wsd("000852.SH", "close", "2021-01-01", "2022-12-31", ""),加到python里面
好的,你可以将你获取到的收盘价数据存储为一个csv文件,然后使用之前提供的代码读取该文件并计算波动率。以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取收盘价数据
df = pd.read_csv('stock_price.csv', index_col=0, parse_dates=True)
# 计算对数收益率
log_returns = np.log(df / df.shift(1))
# 计算波动率
volatility = log_returns.rolling(window=63).std() * np.sqrt(252)
# 绘制波动率走势图
plt.plot(volatility)
plt.title('Historical Volatility of CSI 500 in 2022')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Volatility')
plt.show()
```
其中,`stock_price.csv`是你导出的收盘价数据文件,需要放在Python脚本的同一目录下。代码中使用`pd.read_csv`函数读取数据,`index_col=0`表示将第一列作为索引,`parse_dates=True`表示将日期解析为Datetime格式。
接着,计算对数收益率和波动率的代码与之前相同,你可以根据需要修改图表的标题、轴标签和其他参数来满足你的需求。