Pandas处理股票数据

import tushare as ts
import pandas as pd
# 下载茅台所有股票交易数据
# df = ts.get_k_data(code="600519",start="2000-01-01")
# df.to_csv("./maotai")
# 将本地储存读入到DF中
df = pd.read_csv("./maotai")
df.drop(labels="Unnamed: 0", axis=1, inplace=True)
# 将日期作为df的index
df["date"] = pd.to_datetime(df["date"])  # 先将date转化成datetime类型
df.set_index("date", inplace=True)
print(df.head())
# 取出当日上涨超过3%的日期
rise_date = df.loc[(df["close"] - df["open"]) / df["open"] > 0.03].index
# 取出当日开盘比昨日收盘下降2%的日期
drop_date = df.loc[(df["open"] - df["close"].shift(1)) /
                   df["close"].shift(1) < 0.02].index
# 取出2010年2月至今的所有信息
new_df = df["2010-01-01": "2023-02-01"]
# 取出每月第一个交易日的数据
monthly_df = new_df.resample("M").first()
# 买入股票花费的总金额
cost = monthly_df["open"].sum() * 100
# 卖出股票收益的总金额
# 取出每年最后一个最后一个交易日
year_df = new_df.resample("A").last()[:-1]
resv = year_df["open"].sum() * 1200
# 手中剩余股票的估值
last_money = new_df["close"][-1] * 100
# 计算总收益
result = resv + last_money - cost
print(result)