2.2 获取K线函数get_k_data()

该函数只返回开盘价（open）、最高价（high）、收盘价（close）、最低价（low）、成交量（volume）、成交金额（amount）六列。

2.2.1获取最近一年K线数据

在不指定开始时间和结束时间时，该函数默认返回最近一年的日线数据。

（１）数据集（XRHJ000598_OneYear.csv）

>>df_000598_OneYear

Out[31]:

表2.2 最近三年的日线数据表

    Unnamed: 0        date   open  close  high   low    volume  code
0             0  2019-01-17  4.18   4.15  4.18  4.14   78508.0   598
1             1  2019-01-18  4.16   4.18  4.19  4.15   88076.0   598
2             2  2019-01-21  4.20   4.17  4.22  4.17   78809.0   598
3             3  2019-01-22  4.17   4.18  4.21  4.16   77226.0   598
4             4  2019-01-23  4.17   4.19  4.20  4.15   71678.0   598
..          ...         ...   ...    ...   ...   ...       ...   ...
636         636  2021-08-30  5.50   5.44  5.51  5.35  257074.0   598
637         637  2021-08-31  5.47   5.54  5.58  5.43  252643.0   598
638         638  2021-09-01  5.54   5.55  5.63  5.51  265328.0   598
639         639  2021-09-02  5.55   5.60  5.61  5.51  189830.0   598
640         640  2021-09-03  5.59   5.62  5.72  5.56  211018.0   598[641 rows x 8 columns]

（２）Python相关性分析

>>df_000598_OneYear.corr(method='pearson')

Out[34]:

表2.3 最近三年的日线数据相关性分析表

               open     close      high       low    volume
open         1.000000  0.978942  0.988339  0.991324  0.133015
close        0.978942  1.000000  0.991516  0.989809  0.172535
high         0.988339  0.991516  1.000000  0.986910  0.218669
low          0.991324  0.989809  0.986910  1.000000  0.097746
volume       0.133015  0.172535  0.218669  0.097746  1.000000

（３）程序代码

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Jun 25 14:19:07 2021
@author: zhuchunqiang
"""
import tushare as ts
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as pltdata = ts.get_k_data('000598')
data.to_csv('XRHJ000598_OneYear.csv')
df_000598_OneYear = pd.DataFrame(pd.read_csv('XRHJ000598_OneYear.csv'))plt.figure()
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
Stock_close = df_000598_OneYear['close']plt.plot(list(range(len(Stock_close))), Stock_close, color='r')
plt.xlabel('交易日期：2019-01-17至2021-09-02', fontsize=14)
plt.ylabel('收盘价', fontsize=14)
plt.title('股票000598收盘价隔走势图', fontsize=10)
plt.grid()
plt.show()

图 1 兴蓉环境最近一年日线数据走势图

2.2.2 获取指定时间段K线数据

加上时间段也可以获取相应数据。

（1）数据集（XRHJ000598_All.csv）

>>df_000598_All

Out[27]:

表2.4 兴蓉环境上市之日起股票数据一览表

          date   open   close   high  low    volume     code
0     1996/5/29  0.360  0.400  0.406  0.354  156236.45   598
1     1996/5/30  0.400  0.472  0.483  0.400  144492.27   598
2     1996/5/31  0.461  0.488  0.516  0.455  107893.01   598
3      1996/6/3  0.478  0.466  0.481  0.444   78301.78   598
4      1996/6/4  0.466  0.522  0.527  0.447   91225.10   598...    ...    ...    ...    ...        ...   ...
6033  2021/8/27  5.270  5.470  5.550  5.270  342278.00   598
6034  2021/8/30  5.500  5.440  5.510  5.350  257074.00   598
6035  2021/8/31  5.470  5.540  5.580  5.430  252643.00   598
6036   2021/9/1  5.540  5.550  5.630  5.510  265328.00   598
6037   2021/9/2  5.550  5.600  5.610  5.510  189830.00   598[6038 rows x 7 columns]

（2）EXCEL相关性分析

表2.5 兴蓉环境股票价格相关性分析一览表

	date	open	close	high	low	volume
date	1
open	0.820672	1
close	0.821137	0.99896	1
high	0.816305	0.999443	0.999433	1
low	0.825409	0.999412	0.999391	0.998975	1
volume	0.345326	0.595452	0.600893	0.608623	0.589318	1

（3）Python相关性分析

>>df_000598_All.corr(method='pearson')

Out[30]:

表2.6 兴蓉环境股票价格pearson相关性分析一览表

          open     close      high       low     volume
open    1.000000  0.998960  0.999443  0.999412  0.595452
close   0.998960  1.000000  0.999433  0.999391  0.600893
high    0.999443  0.999433  1.000000  0.998975  0.608623
low     0.999412  0.999391  0.998975  1.000000  0.589318
volume  0.595452  0.600893  0.608623  0.589318  1.000000

（4）程序代码

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Jun 25 14:19:07 2021
@author: zhuchunqiang
"""
import tushare as ts
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as pltdata = ts.get_k_data('000598',start='1996-05-29',end='2021-09-03')
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('XRHJ000598_All.csv')
df_000598_All = pd.DataFrame(pd.read_csv('XRHJ000598_All.csv'))
Stock_close = df_000598_All['close']plt.figure()
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falseplt.plot(list(range(len(Stock_close))), Stock_close, color='r')
plt.xlabel('交易日期：上市日至2021-09-02', fontsize=14)
plt.ylabel('收盘价', fontsize=14)
plt.title('股票000598收盘价隔走势图', fontsize=10)
plt.grid()
plt.show()