columns=["股票名称","股票代码","日期","开盘","收盘","最高","最低","成交量","成交额",'振幅','涨跌幅',"涨跌额","换手率"]#创建csv文件 csvfile=
时间: 2024-02-19 12:56:39 浏览: 34
要创建一个csv文件,你可以使用Python的csv模块。首先,你需要导入csv模块,然后使用open函数创建一个csv文件对象。接下来,你可以使用csv.writer对象来写入行数据到文件中。
下面是一个示例代码,演示如何创建一个包含指定列的csv文件:
```python
import csv
columns = ["股票名称", "股票代码", "日期", "开盘", "收盘", "最高", "最低", "成交量", "成交额", '振幅', '涨跌幅', "涨跌额", "换手率"]
# 创建csv文件
csvfile = open("stocks.csv", "w", newline="")
writer = csv.writer(csvfile)
# 写入列名
writer.writerow(columns)
# 关闭文件
csvfile.close()
```
在这个示例中,我们使用open函数创建了一个名为"stocks.csv"的文件对象,并指定了写入模式("w")。然后,我们创建了一个csv.writer对象来写入数据到文件中。首先,我们使用writerow方法写入列名行,然后关闭文件。
请注意,这只是一个示例代码,你可以根据自己的需求修改列名和文件名。
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利用爬虫获取至少三个月的股票成交数据代码
抓取股票成交数据需要先确定要抓取哪个股票交易市场(如A股、港股、美股等),以及要抓取哪个股票的数据。此外还要确定抓取的时间范围和数据维度(如开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量、成交额等)。
以下是一个示例代码,可用于抓取中国A股市场某只股票最近三个月的开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量和成交额数据:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
# 股票代码和要抓取的时间范围
code = '600519' # 茅台股票代码
start_date = '2021-01-01' # 起始日期
end_date = '2021-03-31' # 结束日期
# 构造URL
url = f'http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_{code}.html?start={start_date}&end={end_date}'
# 发送请求并解析HTML
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 获取表格数据
table = soup.find('table', class_='table_bg001 border_box limit_sale')
rows = table.find_all('tr')
# 解析表格数据
data = []
for row in rows[1:]:
cells = row.find_all('td')
date = cells[0].text.strip() # 日期
open_price = cells[1].text.strip() # 开盘价
high_price = cells[2].text.strip() # 最高价
low_price = cells[3].text.strip() # 最低价
close_price = cells[4].text.strip() # 收盘价
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amount = cells[6].text.strip() # 成交额
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df = pd.DataFrame(data, columns=['日期', '开盘价', '最高价', '最低价', '收盘价', '成交量', '成交额'])
df.to_csv(f'{code}_{start_date}_{end_date}.csv', index=False)
```
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假设你已经有了一个包含特征和标签的数据集,其中特征为开盘价、最高价、最低价的涨跌幅,标签为涨跌标记(例如1表示涨,0表示跌)。你可以使用以下代码来建立决策树:
```python
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```
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