python 读写通达信数据

要使用Python读写通达信数据，可以使用tushare库中的get_k_data函数来获取通达信股票数据。首先需要安装tushare库，然后使用get_k_data函数来获取相应股票的数据，可以通过设置start参数和end参数来指定获取数据的时间范围。获取到数据后，可以将数据保存为DataFrame格式，然后可以使用pandas库中的to_csv函数将数据保存为csv文件，或者使用to_excel函数将数据保存为excel文件。如果需要对数据进行修改或处理，可以使用pandas库中的读取csv文件或excel文件的函数来读取数据，然后进行相应的处理。当需要将处理后的数据写回到通达信格式时，可以使用tushare库中的to_h5函数将数据保存为通达信格式的h5文件。总之，通过tushare库和pandas库，可以方便地使用Python读取和写入通达信数据。

相关问题

Python 通达信数据除权

在Python中，如果你想要处理通达信（T0）的数据并进行除权操作，通常会涉及到使用一些专门针对股票数据处理的库，如tushare、yfinance或pytdx等。这些库可以帮助你下载历史股价数据，并执行包括除权在内的各种金融计算。

例如，使用`tushare`库，你可以这样操作：

import tushare as ts

# 首先需要设置token获取tushare pro接口权限
ts.set_token('your_tushare_token')

# 下载股票的历史行情数据
pro = ts.pro_api()
df_stock = pro.daily(trade_date='2022-01-01', symbol='000001.SZ') # 替换为你感兴趣的股票代码和日期

# 假设你需要的是前复权数据，Tushare默认提供的是后复权数据，所以需要手动转换
df_stock['factor'] = df_stock['adjustflag'].apply(lambda x: 1 if x == 'F' else 0) # 前复权为1，后复权为0
df_stock['price_after_adjust'] = df_stock['close'] * df_stock['factor']

# 这里假设除权因子是'factor'列的内容，可以根据实际情况调整
if 'factor' in df_stock.columns:
    adjusted_close = df_stock.groupby(['trade_date'])['price_after_adjust'].cumprod() / df_stock.groupby(['trade_date'])['factor'].cumprod()

# 除权后的收盘价存储在'adjusted_close'列中

注意，实际操作中可能需要根据最新的API文档和库版本调整。另外，对于复杂的除权问题，比如配股、分红等，可能还需要结合额外的信息来进行计算。

python 通达信历史数据

您可以使用 tushare 库来获取通达信历史数据。首先需要安装 tushare 库，可以使用以下命令进行安装：

pip install tushare

然后，您可以使用以下代码来获取历史数据：

import tushare as ts

# 设置 token
ts.set_token('your_token')

# 初始化 pro 接口
pro = ts.pro_api()

# 获取历史数据
df = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20190101', end_date='20201231')

其中，`set_token` 方法需要传入您在 tushare 网站上申请的 token。`daily` 方法可以获取指定股票代码在指定时间范围内的历史数据。在上面的代码中，我们获取了 2019 年 1 月 1 日至 2020 年 12 月 31 日之间深圳市场上证指数的历史数据。