用akshare获取股票数据，并将列索引更换为英文

好的，以下是使用akshare获取股票数据并更换列索引为英文的代码：

import akshare as ak

# 获取上海证券交易所股票“600000.SH”（浦发银行）的历史日线数据
stock_df = ak.stock_zh_a_daily(symbol="sh600000", adjust="hfq")

# 将列索引更换为英文
stock_df.columns = ['date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'amount']

print(stock_df.head())

在这个例子中，我们使用akshare库获取了上海证券交易所股票“600000.SH”（浦发银行）的历史日线数据，并将列索引更换为英文。最后，我们打印了前5行数据以进行检查。

相关问题

akshare获取股票数据存为csv文件

首先需要安装akshare库，可以使用以下命令：

pip install akshare

接着，可以使用以下代码获取股票数据并存为csv文件：

import akshare as ak
import pandas as pd

# 获取上证指数历史行情数据
stock_zh_index_daily_df = ak.stock_zh_index_daily(symbol="sh000001")

# 存储为csv文件
stock_zh_index_daily_df.to_csv("sh000001.csv", index=False)

这里将上证指数的历史行情数据存为了名为`sh000001.csv`的csv文件，`index=False`表示不将行索引存入文件中。

从AKShare获取特定股票（池）日度行情数据。起止时间：2023年1月1日到2024年11月18日。所用股票为A股的代码最后两位为67的股票。绘制这段时间内的股票开盘价和收盘价曲线

为了从AKShare获取特定时期内A股股票的开盘价和收盘价，并绘制曲线图，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，确保你已经安装了`akshare`库，如果没有，可以使用pip安装：

   pip install akshare

2. 导入必要的模块以及数据可视化库，比如`pandas`和`matplotlib`：

   import pandas as pd
   import matplotlib.pyplot as plt
   from akshare.stock_zh_a_spot import stock_zh_a_daily

3. 使用`stock_zh_a_daily`函数，过滤出符合条件的股票（股票代码最后两位为67）并设定起止日期（2023年1月1日至2024年11月18日）：

   start_date = '20230101'
   end_date = '20241118'
   code_pattern = '67$'  # 正则表达式匹配股票代码的最后两位为67

   stock_df = stock_zh_a_daily(start_date=start_date, end_date=end_date, symbol=code_pattern)

4. 数据清洗和准备用于绘图的数据：

   stock_df['date'] = pd.to_datetime(stock_df['trade_date'])  # 将日期列转换为datetime类型
   stock_df.set_index('date', inplace=True)  # 将日期设为索引以便于查询
   opening_prices = stock_df['open'].astype(float)  # 开盘价
   closing_prices = stock_df['close'].astype(float)  # 收盘价

5. 绘制曲线图：

   fig, ax = plt.subplots()
   ax.plot(stock_df.index, opening_prices, label='开盘价')
   ax.plot(stock_df.index, closing_prices, label='收盘价')
   ax.set_title('特定股票2023年1月至2024年11月开盘价和收盘价')
   ax.legend()
   plt.xlabel('日期')
   plt.ylabel('价格')
   plt.show()

这将显示在这段时间内选定股票的开盘价和收盘价的折线图。