1、先来抓取一份贵州茅台的股票信息做为操作数据,并保存到本地

     ##抓取贵州茅台最近十天股票信息

def getGZMT():
    now_time = datetime.datetime.now()
    # 两个月前
    one_m_time = now_time + datetime.timedelta(days=-23)
    df = ts.get_k_data('600519', start=one_m_time.strftime('%Y-%m-%d'))
    ##保存到当前路径
    df.to_csv('guizhou_maotai.csv')
    print(df)
getGZMT()

打印信息

          date    open   close    high     low   volume    code
29  2018-02-12  691.00  697.48  705.50  685.20  64179.0  600519
30  2018-02-13  705.02  711.98  714.82  704.50  53389.0  600519
31  2018-02-14  720.00  718.45  720.00  712.22  30652.0  600519
32  2018-02-22  727.30  742.45  744.00  723.24  50764.0  600519
33  2018-02-23  747.00  742.48  756.56  737.00  38158.0  600519
34  2018-02-26  746.88  743.51  752.05  733.02  43658.0  600519
35  2018-02-27  749.00  737.98  756.00  737.22  42601.0  600519
36  2018-02-28  732.00  725.62  742.30  719.00  48330.0  600519
37  2018-03-01  728.00  741.97  746.85  723.77  44794.0  600519
38  2018-03-02  738.00  736.41  743.56  730.00  25991.0  600519

Process finished with exit code 0

2.读取csv文件

pf = pd.read_csv('guizhou_maotai.csv')

3.获取头尾

pf.head(3) #获取前三行数据 不写默默十行
pf.tail(3) #获取后三行数据 不写默默十行

4.行列数据读取

def main():
    pf=read_csv()
    #根据列名读取
    print(pf['close'])
    print(pf[['close','high']])
    #获取某行信息
    print(pf.loc[3])
    #获取行数
    index = pf[(pf.date == '2018-03-01')].index.tolist()[0]
    #提取某行某列的信息
    print(pf.loc[index,'open'])
    #索引提取区域行数值
    print(pf.iloc[2:6])#左开右闭
    print('')
    print(pf.loc[2:6])#左右开
    print('')
    print(pf['date'].isin(['2018-03-01']))



main()