Python股票数据查询，输入要查询的股票代码，如果股票代码在列表中，显示对应的股票名称，如果没有在列表中，显示股票不存在

在Python中，你可以使用pandas库配合网络爬虫技术来实现股票数据的查询。首先，你需要维护一个包含股票代码及其对应名称的字典或者数据库。下面是一个简单的示例：

stock_data = {
    '000001': '平安银行',
    '000002': '万科A',
    # ... 其他股票代码和名称
}

def stock_query(stock_code):
    if stock_code in stock_data:
        return stock_data[stock_code]
    else:
        return f"股票代码 {stock_code} 不存在"

# 测试
print(stock_query('000001'))  # 如果输入的是已知股票代码，将返回股票名称
print(stock_query('非现有股票代码'))  # 如果输入的不是列表内的股票代码，将返回错误消息

在这个例子中，`stock_query`函数接收股票代码作为参数，如果在`stock_data`字典中找到该股票代码，则返回相应的名称；反之，返回“股票不存在”这样的提示信息。

相关问题

在中国，写一段代码，用python如何查询股票代码对应的公司名字？

你可以使用Python的相关库，如tushare或者pandas-datareader，来查询股票代码对应的公司名字。例如，使用tushare：首先安装tushare库，然后使用tushare.get_realtime_quotes方法查询股票代码对应的公司名字，例如：df = ts.get_realtime_quotes('000001')，则df['name']就是公司名字。

python股票数据excel预处理

要进行Python股票数据的Excel预处理，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，使用pandas库导入Excel文件，可以使用`read_excel`函数，并指定文件路径和数据类型。例如，`data = pd.read_excel("./data/CSI100.xls", dtype={"股票代码_Stkcd": str})`。

2. 接下来，根据列名进行分割，可以使用`split`函数。可以通过遍历列名列表，将列名按照指定的分隔符进行分割，并将分割后的结果作为新的列名。例如，`cols = [i.split("_") for i in data.columns]` 和 `data.columns = cols`。

3. 如果需要处理日期数据，可以使用lambda函数和split函数对日期进行处理。例如，可以先创建一个字典，将月份和日期对应起来，然后通过lambda函数将日期转换为指定格式。具体操作可以参考以下代码：

all_df["month"] = all_df["Date"].apply(lambda x: str(x).split("-")[0] + "-" + str(x).split("-")[1])
m_d = dict(all_df[["month", "Date"]].values)
all_df["Date"] = all_df["month"].apply(lambda x: m_d[x])

以上就是Python股票数据Excel预处理的方法。