用tushare的pro接口获取股票基本信息，并根据信息写获取某只股票代码的中文名称，返回str

可以使用如下代码获取某只股票代码的中文名称：

import tushare as ts

def get_stock_name(code: str) -> str:
    pro = ts.pro_api()
    # 获取股票基本信息
    df = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name')
    # 根据股票代码查询中文名称
    stock_name = df.loc[df['ts_code'] == code, 'name'].values[0]
    return stock_name

其中，`code`为要查询的股票代码，如'600000.SH'，函数返回该股票的中文名称，如'浦发银行'。需要在调用该函数前先安装tushare库，并且需要先申请tushare的pro接口token。

相关问题

用Python写一段代码，使用tushare库及pandas，首先设置tushare token，然后获取一个月内所有沪市、深市、创业板、科创板股票数据，筛选出这一个月内每日成交额各前100的股票，获取今天的日期，采用tushare均线接口，从之前筛选的股票中选出今天收盘价位于五日线上方且成交量小于前三天的股票，保存结果到文件

好的，以下是您需要的代码：

import tushare as ts
import pandas as pd
import datetime

# 设置tushare token
ts.set_token('YOUR_TOKEN_HERE')

# 获取一个月内所有沪市、深市、创业板、科创板股票数据
pro = ts.pro_api()
trade_date = datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=30)
trade_date_str = trade_date.strftime('%Y%m%d')
df = pro.daily(trade_date=trade_date_str, fields='ts_code,trade_date,close,vol')

# 筛选出每日成交额各前100的股票
df_grouped = df.groupby('trade_date').apply(lambda x: x.nlargest(100, 'vol'))
df_filtered = df_grouped.reset_index(drop=True)

# 获取今天的日期
today_str = datetime.date.today().strftime('%Y%m%d')

# 采用tushare均线接口，选出收盘价位于五日线上方且成交量小于前三天的股票
selected_stocks = []
for ts_code in df_filtered['ts_code'].unique():
    df_k = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date=trade_date_str, end_date=today_str, fields='close,vol')
    df_ma = ts.pro_bar(ts_code=ts_code, adj='qfq', start_date=trade_date_str, end_date=today_str, ma=[5])
    if len(df_k) == 0 or len(df_ma) == 0:
        continue
    today_close = df_k.iloc[-1]['close']
    ma5 = df_ma.iloc[-1]['ma5']
    vol = df_k.iloc[-1]['vol']
    prev_vol = df_k.iloc[-4]['vol']
    if today_close > ma5 and vol < prev_vol:
        selected_stocks.append(ts_code)

# 保存结果到文件
result_df = pd.DataFrame(selected_stocks, columns=['ts_code'])
result_df.to_csv('selected_stocks.csv', index=False)

请注意，以上代码需要替换 `YOUR_TOKEN_HERE` 为您在tushare官网申请的token。另外，tushare的每日数据有一定的延迟，可能需要等待一段时间才能获取到最新数据。

使用Python完成Tushare提供2随便个接口，不要使用pro接口，对获取到的经济金融数据的进行简单的趋势分析、描述性分析 将获取到的数据储存为.csv后缀的文件，利用matplotlib进行金融大数据可视化分析。完整可使用的一份代码。

好的，我了解了。以下是代码实现，如有不清楚的地方可以随时询问我：

# 引入所需要的库
import tushare as ts
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置token
ts.set_token("你的token")

# 创建pro接口
pro = ts.pro_api()

# 获取数据
data1 = ts.get_hist_data('000001',start='2019-01-01',end='2021-06-30')
data2 = ts.get_hist_data('600000',start='2019-01-01',end='2021-06-30')

# 导出数据为csv文件
data1.to_csv('000001.csv')
data2.to_csv('600000.csv')

# 对数据进行简单的趋势分析
trend1 = '000001' + "近三年来的涨跌情况："
trend2 = '600000' + "近三年来的涨跌情况："
if data1.iloc[0]['close'] > data1.iloc[-1]['close']:
    trend1 += '下跌'
else:
    trend1 += '上涨'
if data2.iloc[0]['close'] > data2.iloc[-1]['close']:
    trend2 += '下跌'
else:
    trend2 += '上涨'
print(trend1)
print(trend2)

# 对数据进行描述性分析
desc1 = '000001' + "近三年来的收盘价统计情况：\n" + str(data1['close'].describe())
desc2 = '600000' + "近三年来的收盘价统计情况：\n" + str(data2['close'].describe())
print(desc1)
print(desc2)

# 使用matplotlib进行可视化分析
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.subplot(211)
plt.title('000001近三年的收盘价')
plt.plot(data1['close'])
plt.subplot(212)
plt.title('600000近三年的收盘价')
plt.plot(data2['close'])
plt.savefig('stock.png')

以上就是代码实现了，这里演示了获取两支股票（000001、600000）近三年来的数据、进行简单趋势分析、描述性分析和可视化分析，并导出为csv文件和图片。这只是最简单的例子，如果有其他要求或问题可以随时询问我。