# 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。

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products = pd.read_pickle(self.products_path)

这行代码使用了 pandas 库中的 read_pickle() 方法，它可以读取一个经过 pickle 序列化的文件，并将其转化为 pandas 数据结构。在这里，self.products_path 是一个指向 pickle 文件的路径，该文件包含了产品数据。读取后的数据被保存在变量 products 中。

def gen_basic_user_feat(): """ 用户基本特征 """ dump_path = 'cache/user_feature/basic_user_feat.pkl' if os.path.exists(dump_path): user = pickle.load(open(dump_path, 'rb')) else: user = pd.read_csv(users, encoding='gbk') user['age'] = user['age'].replace({'-1': 0, '15岁以下': 1, '16-25岁': 2, '26-35岁': 3, '36-45岁': 4, '46-55岁': 5, '56岁以上': 6, })

这是一个Python函数，用于生成用户的基本特征。函数首先会检查本地是否已经存在缓存的用户特征数据，如果存在则直接从文件中读取数据，否则从指定路径读取原始的用户数据，并进行数据清洗和预处理操作。这里的用户数据是一个CSV格式的文件，通过pandas库读取后，将年龄字段的取值范围进行了映射，将字符串类型的年龄数据映射为数字类型，方便后续的数据分析和建模。最后，函数会将生成的用户特征数据进行缓存，以便下次直接使用。