tushare获取财务指标

tushare是一个非常流行的投资分析库，它提供了一个Python接口来获取股票数据，包括财务指标。在tushare中，你可以通过`pro`模块来获取财务报表，如利润表（income）、资产负债表（balance）、现金流量表（cashflow）等。以下是一个简单的示例：

import tushare as ts

# 首先需要设置tushare pro API Key，登录tushare.pro网站注册并申请
ts.set_token('your_token_here')  # 请替换为你的个人token

# 获取上证50成分股的最近一期年报财务数据
stock_list = ts.get成份股('000300')
financial_report = ts.pro_api().query_report(ts_code=stock_list['ts_code'][0], report_type='annual', fields=['profit', 'total_assets'])

# 打印数据
print(financial_report)

在这个例子中，`query_report`函数用于查询指定证券的报告信息，`ts_code`是股票代码，`report_type`指定期报类型（年度、中期），`fields`则可以列出想要获取的具体财务指标。

相关问题

tushare根据财务数据选股

tushare是一个基于Python的开源财经数据接口包，它提供了各种金融数据的获取、处理和分析功能。通过使用tushare，我们可以方便地获得财务数据，并根据这些数据来进行选股。

在使用tushare进行选股时，我们通常会关注一些与公司财务状况相关的指标。例如，我们可以通过获取公司的利润表数据，分析公司的净利润增长率、营业收入增长率、毛利率等指标，以评估公司的盈利能力和发展趋势。此外，我们还可以通过获取公司的资产负债表数据，分析公司的资产负债比例、流动比率、速动比率等指标，以评估公司的偿债能力和风险水平。

除了财务指标，我们也可以通过获取其他相关数据来辅助选股。例如，我们可以获取公司的股价数据，分析公司的股价走势、股价波动等情况，以评估公司的市场表现。此外，我们还可以获取公司的行业数据，分析公司在所属行业中的地位和竞争力。

当我们通过tushare获得了相关财务数据和其他数据后，可以使用一定的选股策略进行分析和挑选。这个选股策略可以根据个人的投资理念和风险偏好来确定。例如，我们可以通过对不同指标的权重设置进行加权求和，得到一个综合评分，然后根据评分高低来进行选股。另外，我们也可以通过制定一些特定的筛选条件，如选择净利润增长率在一定范围内的公司，来进行选股。

总之，tushare可以提供财务数据的获取和处理功能，通过分析这些数据可以辅助我们进行选股决策。然而，选股还需要考虑一系列因素，包括个人的投资目标、风险偏好、市场情况等，因此在选股时需要综合考虑多个因素来做出决策。

请利用tushare数据接口获取财务数据的相关内容，获取贵州茅台和五粮液从2010年至今（最新）的销售净利润数据（直接调用财务指标端口），绘制双坐标轴折线图比较趋势。

首先，你需要安装`tushare`这个Python库，它是一个用于获取股票数据的API工具。如果你还没有安装，可以使用pip进行安装：

pip install tushare

然后，你需要通过Tushare API的pro接口获取贵州茅台（600519）和五粮液（000858）的财务数据，特别是销售净利润（营业收入减去营业成本）。以下是一个示例代码片段，展示了如何获取并处理这些数据：

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

# 初始化Tushare pro
ts.set_token('your_tushare_pro_token')  # 替换为你的token
pro = ts.pro_api()

# 获取贵州茅台和五粮液的销售净利润数据
start_date = '20100101'
end_date = None  # 获取到最新的日期
df_moutai = pro.cashflow_report(ts_code='600519.SZ', start_date=start_date, end_date=end_date)['net_profit']
df_wly = pro.cashflow_report(ts_code='000858.SZ', start_date=start_date, end_date=end_date)['net_profit']

# 将日期转换为datetime格式并设置为索引
df_moutai['date'] = pd.to_datetime(df_moutai['ann_date'])
df_moutai.set_index('date', inplace=True)
df_wly['date'] = pd.to_datetime(df_wly['ann_date'])
df_wly.set_index('date', inplace=True)

# 绘制双坐标轴折线图
fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.plot(df_moutai.index, df_moutai['net_profit'], label='贵州茅台')
ax1.set_ylabel('贵州茅台 销售净利润')

ax2 = ax1.twinx()  # 创建第二个Y轴
ax2.plot(df_wly.index, df_wly['net_profit'], color='tab:orange', label='五粮液')
ax2.set_ylabel('五粮液 销售净利润', color='tab:orange')

# 添加图例
fig.legend(loc='upper left')

# 设置图表标题和日期范围
plt.title('贵州茅台与五粮液近十年销售净利润对比')
plt.xlabel('时间')

# 显示图形
plt.show()

别忘了替换`your_tushare_pro_token`为你自己的Tushare Pro API token。