实现需要导入的包：
import tushare as ts
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
注：tushare,财经数据接口包
1.使用tushare包导入某只股票的历史数据 我们不妨以同花顺这只股票为例（300033）
df=ts.get_k_data(code=‘300033’,start=‘2000-01-01’,end=‘2022-01-21’)
df
其中，code是股票代码，start是开始时间，end是结束时间。如果不知道开始时间，可以设置一个比较早的时间。
文章图片
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运行结果如上，共计2916条数据。
接下来，我们可以把数据存储到文件中去，调用to_xxx将数据写入文件中
df.to_csv(’./300033.csv’)
然后重新导入文件：
df=pd.read_csv(’./300033.csv’)
df
运行后发现：
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多了一列，我们可以删除第一列的数据，删除方法常见的两种：
方法一：直接del df[‘column-name’]
方法二：采用drop方法，有下面三种等价的表达式：
1.df= df.drop(‘column_name’, 1)
输入:df,drop(‘num’,axix=1),不改变内存，及输入df的时候，它还是显示原数据；
2.df.drop(‘column_name’,axis=1, inplace=True)
输入:df.drop(‘num’,axix=1，inplace=True),改变内存，及输入df的时候，它显示改变后的数据；
3. df.drop([df.columns[[0,1, 3]]], axis=1,inplace=True)
输入：df.drop([df.columns[[0,1]]],axis=1,inpalce=True)
总结：凡是会对原数组作出修改并返回一个新数组的，往往都有一个 inplace可选参数。如果手动设定为True（默认为False），那么原数组直接就被替换。也就是说，采用inplace=True之后，原数组名（如2和3情况所示）对应的内存值直接改变；而采用inplace=False之后，原数组名对应的内存值并不改变，需要将新的结果赋给一个新的数组或者覆盖原数组的内存位置（如1情况所示）。
通过pandas删除列：
1.del df[‘columns’] #改变原始数据
2.df.drop(‘columns’,axis=1)#删除不改表原始数据，可以通过重新赋值的方式赋值该数据
3.df.drop(‘columns’,axis=1,inplace=‘True’) #改变原始数据
言归正传，我们采用drop函数，这样我们就删除了第一行无用的数据。
df=df.drop(labels=‘Unnamed: 0’,axis=1)#drop中反过来，0表示行，1表示列，inplace=Ture表示将操作赋予到原数据中
df
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使用to_datetime将date列转化为时间序列：
df[‘date’]=pd.to_datetime(df[‘date’])
df
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便于查看，我们把日期设置为索引序列：
df=df.set_index(‘date’)
df
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2.输出收盘比开盘涨超3%的日期 date=df.loc[(df[‘close’]-df[‘open’])/df[‘open’]>0.03]#获取True对应的行数据
date
在分析的过程中如果产生了布尔值，则下一步将布尔值作为源数据的行索引；如果布尔值作为原数据的行索引，则可以取出True对应的值，忽略False对应的值。
接下来，将数据生成存储到文件中去。
date.to_csv(’./300033上涨3%的日期汇总.csv’)
3.输出开盘价比昨日收盘价跌幅超过2%的日期 思考这样一个问题，昨日的收盘价怎么和开盘价放到一列？
我们可以增加一列收盘价，并把收盘价下移一天：
df[‘yesterday_close’]=df[‘close’].shift(1)
df
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date=df.loc[(df[‘open’]-df[‘yesterday_close’])/df[‘yesterday_close’]<-0.02]#开盘价比起昨天收盘价跌幅超过2%
date
文章图片
date.to_csv(’./300033开盘比前日收盘价跌超2%的日期.csv’)
4.假如我从2010年1月1日起，每个月第一个交易日买入十手股票，每年最后一个交易日卖出，那么到昨天，我的收益是多少？ 首先我们要知道，一手股票是100股，一年总共买入12000股。
我们首先计算成本价格：
1.取出日期内的数据：
new_df=df[‘2010-01-01’:‘2022-01-23’]
new_df
2.找出每月的第一个交易日：
Month_first=new_df.resample(‘M’).first()
3.计算总花费：
cost=Month_first[‘open’].sum()*1000 #花费的总价格
接下来我们计算收益，要注意2022年的股票还没有卖出，需要估价，利用昨天的收盘价进行估价。
Annual_last=new_df.resample(‘A’).last()[:-1]#将2022年最后一行切出去
计算收益：
earn=Annual_last[‘open’].sum()12000+2000new_df[‘close’][-1]
print(earn-cost)
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5.绘制五日均线和三十日均线 【Python3常用到的函数总结|Python实战项目—金融量化分析（数据的简单预处理）】首先需要理解，什么是均线？
对于每一个交易日，都可以计算前N天的移动平均值，然后把这些移动均值联系起来，成为一条线，叫做N日移动平均线，移动平均线常用有5天，10天，30天，60天，120天，240天的指标。
均线计算方法：MA=(C1+C2+…+Cn)/n
五日均线：
MA5=df[‘close’].rolling(5).mean()
MA30=df[‘close’].rolling(30).mean()
pandas中提供了pandas.DataFrame.rolling这个函数来实现滑动窗口值计算，下面是这个函数的原型：
DataFrame.rolling(window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None)
绘图如下：
plt.plot(MA5)
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plt.plot(MA30)
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