pro.stock_basic

pro.stock_basic 是 tushare 库中的一个函数，用于获取 A 股股票列表信息。它可以返回一个包含 A 股所有股票信息的 pandas.DataFrame 对象，包括股票代码、股票名称、所属交易所、所属行业、上市日期、退市日期等信息。使用该函数需要先安装 tushare 库并获取 token，示例代码如下：

import tushare as ts

# 设置 token
ts.set_token("your_token")

# 初始化 pro 接口
pro = ts.pro_api()

# 获取 A 股股票列表信息
data = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,symbol,name,area,industry,list_date')
print(data.head())

以上代码可以获取 A 股所有股票信息，并打印前五行数据。其中，exchange 表示交易所代码，默认为空，表示获取所有交易所的股票信息；list_status 表示上市状态，L 表示上市，D 表示退市；fields 表示需要返回的字段信息。更多信息可以参考 tushare 文档：https://tushare.pro/document/2?doc_id=25。

相关问题

# stock_basic = pro.stock_basic() # 获取上市公司信息 stock_basic = pd.read_pickle("stock_basic.pkl") # 获取上市公司信息 stock_sample = stock_basic.sample(n=100, axis=0) # 随机抽取十家上市公司 file = "新浪财经上市公司高管任职数据.csv" df = stock_managers_info(stocks=stock_sample)

这段代码中的第一行被注释掉了，实际上是通过tushare库的pro接口获取所有上市公司信息，可以直接调用pro.stock_basic()方法。由于该方法需要在tushare官网上注册并获取token，因此这里使用了一个本地的pickle文件（stock_basic.pkl）来存储之前已经获取过的上市公司信息，以便于调试和运行。接着使用pandas库的sample()方法随机抽取了指定数量（100）的上市公司。最后调用stock_managers_info()函数，使用抽取的上市公司作为参数，获取这些公司的股票经理信息，并将其存储到一个名为“新浪财经上市公司高管任职数据.csv”的CSV文件中。

def get_HS300(start,end): df1 = pro.index_weight(index_code='399300.SZ',start_date =start,end_date=end) df1 = list(df1['con_code']) #删除最近一年上市股票，st股票 df2 = pro.stock_basic(exchange='',list_status='L') df2 = df2[df2['list_date'].apply(int).values<20190601] df2 = df2[-df2['name'].apply(lambda x:x.startswith('*ST'))] df2 = list(df2['ts_code']) codes = [] for i in df1: if i in df2: codes.append(i) return codes 上面代码什么意思

上面的代码是一个函数`get_HS300`，它接受两个参数`start`和`end`，表示起始日期和结束日期。

该函数使用了一个名为`pro`的对象，可能是一个与股票数据相关的API或库。首先，它调用`pro.index_weight`函数来获取沪深300指数在指定日期范围内的成分股信息，并将结果保存在`df1`中。然后，它从`df1`中提取出股票代码，并保存在一个列表中。

接下来，它调用`pro.stock_basic`函数来获取所有上市状态为L（正常上市）的股票基本信息，并保存在`df2`中。然后，它对`df2`进行一些筛选，删除了最近一年上市的股票和以"*ST"开头的股票。最后，它从`df2`中提取出股票代码，并保存在一个列表中。

接着，它遍历`df1`中的股票代码，如果该代码也存在于`df2`中，则将其添加到一个名为`codes`的列表中。

最后，函数返回了筛选后得到的股票代码列表`codes`。

总体而言，这段代码的目的是获取指定日期范围内沪深300指数的成分股代码，并进行一些筛选条件，返回符合条件的股票代码列表。