用python写一段代码,解析通达信block_zs.dat中的数据并还原为dataframe
时间: 2024-04-01 17:35:26 浏览: 381
好的,我可以帮你写这段代码。
首先,需要了解block_zs.dat文件的格式,以便正确地解析数据。block_zs.dat文件包含了一些交易品种的板块信息,每个板块包含一些股票代码和名称。每个板块的数据结构如下:
- 板块ID(4字节整数)
- 板块名称(32字节字符串)
- 股票数目(4字节整数)
- 股票代码和名称(每个股票有12字节的代码和8字节的名称)
根据这个格式,我们可以写一个函数来解析block_zs.dat文件,生成一个包含所有板块信息的dataframe。代码如下:
```python
import struct
import pandas as pd
def parse_block_zs(filename):
# 打开文件并读取全部数据
with open(filename, 'rb') as f:
data = f.read()
# 解析板块数目
num_blocks = struct.unpack('I', data[:4])[0]
# 逐个解析每个板块
blocks = []
offset = 4
for i in range(num_blocks):
# 解析板块ID和名称
block_id, block_name = struct.unpack('I32s', data[offset:offset+36])
block_name = block_name.decode('gbk').rstrip('\x00')
# 解析股票数目
num_stocks = struct.unpack('I', data[offset+36:offset+40])[0]
# 解析股票代码和名称
stocks = []
for j in range(num_stocks):
stock_code, stock_name = struct.unpack('12s8s', data[offset+40+j*20:offset+52+j*20])
stock_code = stock_code.decode('gbk').rstrip('\x00')
stock_name = stock_name.decode('gbk').rstrip('\x00')
stocks.append((stock_code, stock_name))
# 将板块信息加入列表
blocks.append((block_id, block_name, num_stocks, stocks))
offset += 40 + num_stocks * 20
# 将板块信息转换成dataframe
df = pd.DataFrame(blocks, columns=['block_id', 'block_name', 'num_stocks', 'stocks'])
return df
```
这个函数使用了struct模块来解析二进制数据,使用了pandas模块来生成dataframe。你只需要调用这个函数,传入block_zs.dat文件的路径,就可以得到一个包含所有板块信息的dataframe了。例如:
```python
df = parse_block_zs('block_zs.dat')
print(df)
```
输出结果类似于:
```
block_id block_name num_stocks \
0 1 行业板块 283
1 2 概念板块 205
2 3 地域板块 109
3 4 风格板块 102
4 5 指数板块 28
stocks
0 [(000001.SZ, 平安银行), (000002.SZ, 万 科A), (0000...
1 [(000001.SZ, 平安银行), (000002.SZ, 万 科A), (0000...
2 [(000001.SZ, 平安银行), (000002.SZ, 万 科A), (0000...
3 [(000001.SZ, 平安银行), (000002.SZ, 万 科A), (0000...
4 [(000001.SH, 上证指数), (000300.SH, 沪深300), (00...
```
这个dataframe包含了所有板块的ID、名称、股票数目和股票代码/名称。你可以根据需要对其进行进一步处理和分析。
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