csmar供应链研究数据库

csmar供应链研究数据库是一个专门收集和整理供应链相关数据的数据库平台。该数据库汇集了大量关于供应链管理、物流运作、采购预测等方面的信息和数据，并对这些数据进行了系统的整理和分类。通过csmar供应链研究数据库，用户可以找到各种与供应链相关的研究报告、案例分析、数据统计等信息资源，为他们的研究工作提供有力的支持。

这个数据库不仅提供了大量的行业情报和市场数据，还提供了一些分析工具和模型，帮助用户更好地理解和应用这些数据。用户可以通过这些工具和模型进行各种供应链管理方面的分析和预测，从而帮助企业更好地优化其供应链运作和降低成本。

同时，csmar供应链研究数据库还提供了一些课题研究报告和学术论文，涵盖了供应链管理领域的前沿理论和研究成果，为研究人员和学生提供了一个丰富的学术资源平台。

总之，csmar供应链研究数据库是一个对供应链管理领域的数据和信息进行了充分整理和分类的专业平台，为企业决策者、研究人员和学生提供了丰富的信息资源和分析工具，对于推动供应链管理领域的发展和研究具有重要意义。

相关问题

根据钉钉群提供的“stock_name.csv”文件,利用Python软件随机选取20只股票,并且剔除ST股票,通过图书馆的CSMAR数据库或者其他数据库来源,调取2020年1月1日至2023年5月10日股票日收盘价数据,确保这20只股票都有完

整的历史数据。以下是实现的步骤：

1. 读取 "stock_name.csv" 文件，获取所有的股票代码。
2. 随机选择 20 只股票代码，同时剔除 ST 股票代码。
3. 到 CSMAR 数据库或其他数据库中查询这 20 只股票代码的历史股票收盘价数据。
4. 确保这些股票在 2020 年 1 月 1 日至 2023 年 5 月 10 日之间都有完整的收盘价数据。

下面是一个示例代码，你可以根据自己的需求进行修改：

import pandas as pd
import numpy as np
import random
import datetime

# 读取股票代码文件
df_stock = pd.read_csv('stock_name.csv', header=None, names=['code'])

# 剔除 ST 股票
df_stock = df_stock[~df_stock['code'].str.contains('ST')]

# 随机选择 20 只股票
random.seed(123)
codes = random.sample(df_stock['code'].tolist(), 20)

# 获取股票历史收盘价数据
start_date = datetime.date(2020, 1, 1)
end_date = datetime.date(2023, 5, 10)

prices = pd.DataFrame()

for code in codes:
    # 查询股票收盘价数据
    # 这里用 df 表示查询结果，假设有两列：日期和收盘价
    df = query_stock_price_from_database(code, start_date, end_date)
    
    # 确保数据完整
    if len(df) == (end_date - start_date).days + 1:
        # 重命名列名，并添加到 prices 数据框中
        df = df.rename(columns={'date': '日期', 'price': code})
        prices = pd.concat([prices, df[code]], axis=1)

# 输出最终的股票收盘价数据
print(prices)

需要注意的是，这里的 `query_stock_price_from_database` 函数需要根据具体的数据库和查询方式进行编写。在这个函数中，需要输入股票代码、起始日期和终止日期，输出对应的股票收盘价数据。

根据钉钉群提供的“stock_name.csv”文件，利用Python软件随机选取20只股票，并且剔除ST股票，通过图书馆的CSMAR数据库或者其他数据库来源，调取2020年1月1日至2023年5月10日股票日收盘价数据，确保这20只股票都有完整的数据，否则重新随机选择20只股票

好的，我可以帮你实现这个任务。首先，我们需要读取"stock_name.csv"文件，并从中随机选择20只股票，代码如下：

import pandas as pd
import random

# 读取股票名称文件
df = pd.read_csv('stock_name.csv', dtype=str)

# 随机选择20只股票
stocks = random.sample(list(df['name']), 20)

接下来，我们需要从数据库中获取这20只股票的日收盘价数据。这里以CSMAR数据库为例，代码如下：

import pymysql
import datetime

# 连接数据库
conn = pymysql.connect(
    host='localhost',
    user='username',
    password='password',
    database='database_name'
)

# 获取股票代码
codes = []
for stock in stocks:
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(f"SELECT S_INFO_WINDCODE FROM ASHAREDESCRIPTION WHERE S_INFO_NAME = '{stock}'")
    code = cursor.fetchone()[0]
    codes.append(code)

# 获取股票日收盘价数据
start_date = datetime.date(2020, 1, 1)
end_date = datetime.date(2023, 5, 10)
data = pd.DataFrame()
for code in codes:
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(f"SELECT TRADE_DT, S_DQ_CLOSE FROM ASHAREEODPRICES WHERE S_INFO_WINDCODE = '{code}' AND TRADE_DT >= {start_date} AND TRADE_DT <= {end_date} AND S_INFO_NAME NOT LIKE '%%ST%%'")
    df = pd.DataFrame(list(cursor.fetchall()), columns=['date', code])
    if len(df) < (end_date - start_date).days + 1:
        # 如果数据不完整，则重新选择20只股票
        print(f'{code}数据不完整')
        break
    data = pd.concat([data, df[code]], axis=1)

conn.close()

这里我们做了如下操作：

1. 连接数据库，这里需要替换host、user、password和database_name为你的数据库主机、用户名、密码和数据库名。
2. 获取每只股票的Wind代码。
3. 查询每只股票在指定时间范围内的日收盘价数据，并且剔除ST股票。
4. 将每只股票的收盘价数据合并到data DataFrame中。
5. 如果某只股票的数据不完整，则输出提示信息并且退出循环。

最后，如果所有股票的数据都完整，则可以对data DataFrame进行进一步处理，例如计算收益率、绘制K线图等。