import pandas as pdimport yfinance as yf# 下载甲醇的历史价格数据df = yf.download("METHANOL-EUR", period="1d", interval="15m")# 计算15分钟简单移动平均线df['SMA'] = df['Close'].rolling(window=15).mean()# 打印最新的价格和移动平均线print(df.tail(1)[['Close', 'SMA']])优化成同花顺期货可以使用的代码
时间: 2023-07-15 22:13:52 浏览: 32
import pandas as pd
import requests
# 下载甲醇的历史价格数据
url = "http://stock2.finance.sina.com.cn/futures/api/json.php/IndexService.getInnerFuturesMiniKLine15m?symbol=ME&_=1626368588770"
response = requests.get(url)
data = response.json()
df = pd.DataFrame(data)
df.columns = ['timestamp', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume']
# 将时间戳转换为日期时间格式
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='s')
# 计算15分钟简单移动平均线
df['SMA'] = df['close'].rolling(window=15).mean()
# 打印最新的价格和移动平均线
print(df.tail(1)[['close', 'SMA']])
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import pandas as pdimport yfinance as yf# 下载甲醇的历史价格数据df = yf.download("METHANOL-EUR", period="1d", interval="15m")# 计算15分钟简单移动平均线df['SMA'] = df['Close'].rolling(window=15).mean()# 打印最新的价格和移动平均线print(df.tail(1)[['Close', 'SMA']])将这个代码改成同花顺期货可以使用的代码
import pandas as pd
import baostock as bs
# 登录同花顺期货账号
lg = bs.login()
# 下载甲醇的历史价格数据
rs = bs.query_history_k_data_plus("shfe.methanol", "close", start_date='2021-01-01', end_date='2021-12-31', frequency="d", adjustflag="3")
data_list = []
while (rs.error_code == '0000') & rs.next():
# 获取一条记录,将记录合并在一起
data_list.append(rs.get_row_data())
df = pd.DataFrame(data_list, columns=rs.fields)
df.set_index('date', inplace=True)
# 计算15天简单移动平均线
df['SMA'] = df['close'].rolling(window=15).mean()
# 打印最新的价格和移动平均线
print(df.tail(1)[['close', 'SMA']])
# 登出同花顺期货账号
bs.logout()
import pandas as pddf = pd.read_excel('path/to/file.xlsx')
这段代码使用 Pandas 库中的 `read_excel` 函数来读取 Excel 文件并将其存储为 DataFrame 对象,代码中的 `path/to/file.xlsx` 应该被替换为实际文件路径。如果文件位于当前工作目录中,则可以直接使用文件名而不需要路径。例如,如果文件名为 `data.xlsx`,则可以使用以下代码:
```
import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx')
```
这将读取名为 `data.xlsx` 的文件并将其存储为 DataFrame 对象 `df`。