這篇文章主要介紹python怎么實現(xiàn)從wind導入數(shù)據(jù)，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

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從wind導入到的數(shù)據(jù)的格式是instance。

如下載一系列資產(chǎn)在某一段時間的收盤價格。

一系列資產(chǎn)保存在list里面，一并下載。

日期格式為“2018-02-28”。

一個數(shù)字串兒表示的日期，記得也可以使用。

導入數(shù)據(jù)結(jié)果中，如果數(shù)據(jù)是缺失的，python中顯示為nan。

如果沒有其他參數(shù)，用“”表示，跟matlab導入wind不一樣。

from WindPy import *
w.start()
import pandas as pd
 
assetList = ["000300.SH", "000905.SH"]
startDate = "2012-01-02"
endDate = "2013-01-02"
dataImport = w.wsd(assetList, "close", startDate, endDate, "")
#type(dataImport) 類型是instance
#wsd是日期序列的wind導入函數(shù)，"close"是wind導入的指標名稱
#如果下載其他指標，“”內(nèi)可以設(shè)置相應的參數(shù)，比如單位、幣種等。
#通過在wind右下角輸入cg，獲得wind數(shù)據(jù)下載代碼生成器頁面
dates = pd.to_datetime(dataImport.Times)
#time series data, 日期作為后面df的index
#作為index時，日期格式統(tǒng)一一下
#錯誤：df = pd.DataFrame(dataImport.Data, index = dates.strftime("%Y-%m-%d"), columns = assetList)
#生成一個收盤價格的時間序列表格，行名稱是日期，列名稱是股票代碼
#dataImport.data的表達方式：列是日期，資產(chǎn)是行，所以需要轉(zhuǎn)置。要么在轉(zhuǎn)置之后加上index和column。
#要么在加上index和column之后再轉(zhuǎn)置，但加的時候跟上面的不一樣。
 
#方法一：
df = pd.DataFrame(dataImport.Data).T
df.index = dates.strftime("%Y-%m-%d")
df.columns = assetList
 
#方法二：
df = pd.DataFrame(dataImport.Data, index = assetList, columns = dates.strftime("%Y-%m-%d")).T

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文章題目：python怎么實現(xiàn)從wind導入數(shù)據(jù)-創(chuàng)新互聯(lián)
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