怎么用pandas_datareader.data爬取上证指数的全部股票的数据，并存储到csv文件中

你可以使用 `baostock` 库获取上证指数成份股的股票代码，然后使用 `pandas_datareader` 库获取每个股票的历史数据，并将数据保存到 CSV 文件中。具体步骤如下：

1. 首先，你需要导入相关的库：

import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
import datetime
import baostock as bs

2. 接着，登录 `baostock` 并获取上证指数成份股的股票代码：

lg = bs.login()
rs = bs.query_index_member(index_code="000001.SH")
data_list = []
while (rs.error_code == '0') & rs.next():
    data_list.append(rs.get_row_data())
bs.logout()

df_codes = pd.DataFrame(data_list, columns=["code", "code_name"])
df_codes.set_index("code", inplace=True)

其中，`query_index_member` 函数用于获取上证指数成份股的股票代码，返回的数据格式为一个二维表格，需要转换为 `pandas` 的数据格式。

3. 然后，定义起始日期和结束日期，并使用 `web.DataReader` 函数获取每个股票的历史数据，并将数据保存到 CSV 文件中：

start = datetime.datetime(2000, 1, 1)
end = datetime.datetime(2021, 9, 30)

for code in df_codes.index:
    try:
        df = web.DataReader(code + ".SS", "yahoo", start, end)
        df.to_csv("data/" + code + ".csv")
    except:
        print(f"{code} failed")

其中，`code` 表示股票代码，`"yahoo"` 表示数据源为雅虎财经。你也可以使用其他数据源，如谷歌财经、Quandl 等。

需要注意的是，有些股票可能会在某些时间段内缺失数据，导致无法获取完整的历史数据。在使用 `web.DataReader` 函数获取数据时，如果出现错误，你可以将错误信息打印出来，以便调试。

完整代码如下：

import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
import datetime
import baostock as bs

lg = bs.login()
rs = bs.query_index_member(index_code="000001.SH")
data_list = []
while (rs.error_code == '0') & rs.next():
    data_list.append(rs.get_row_data())
bs.logout()

df_codes = pd.DataFrame(data_list, columns=["code", "code_name"])
df_codes.set_index("code", inplace=True)

start = datetime.datetime(2000, 1, 1)
end = datetime.datetime(2021, 9, 30)

for code in df_codes.index:
    try:
        df = web.DataReader(code + ".SS", "yahoo", start, end)
        df.to_csv("data/" + code + ".csv")
    except:
        print(f"{code} failed")

其中，代码中的 `data/` 表示将数据保存到当前工作目录下的 `data` 文件夹中。如果该文件夹不存在，将会自动创建该文件夹。