“银行间同业拆放利率”的版本间的差异
来自www.baostock.com
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* start_date:开始日期,格式XXXX-XX-XX,发布日期在这个范围内,可以为空; | * start_date:开始日期,格式XXXX-XX-XX,发布日期在这个范围内,可以为空; | ||
* end_date:结束日期,格式XXXX-XX-XX,发布日期在这个范围内,可以为空。 | * end_date:结束日期,格式XXXX-XX-XX,发布日期在这个范围内,可以为空。 | ||
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+ | |shibor3M | ||
+ | |shibor6M | ||
+ | |shibor9M | ||
+ | |shibor1Y | ||
+ | |- | ||
+ | |2015-01-04 | ||
+ | |3.640000 | ||
+ | |4.883000 | ||
+ | |5.794000 | ||
+ | |5.629000 | ||
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+ | |4.753700 | ||
+ | |4.624600 | ||
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+ | |2015-01-05 | ||
+ | |3.421000 | ||
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+ | |4.742900 | ||
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2018年12月2日 (日) 15:54的版本
银行间同业拆放利率:query_shibor_data()
方法说明:查询银行间同业拆放利率,可以通过参数设置获取对应起止日期的数据。 返回类型:pandas的DataFrame类型。 使用示例
import baostock as bs import pandas as pd # 登陆系统 lg = bs.login() # 显示登陆返回信息 print('login respond error_code:'+lg.error_code) print('login respond error_msg:'+lg.error_msg) # 获取银行间同业拆放利率 rs = bs.query_shibor_data(start_date="2015-01-01", end_date="2015-12-31") print('query_shibor_data respond error_code:'+rs.error_code) print('query_shibor_data respond error_msg:'+rs.error_msg) # 打印结果集 data_list = [] while (rs.error_code == '0') & rs.next(): # 获取一条记录,将记录合并在一起 data_list.append(rs.get_row_data()) result = pd.DataFrame(data_list, columns=rs.fields) # 结果集输出到csv文件 result.to_csv("D:/shibor_data.csv", encoding="gbk", index=False) print(result) # 登出系统 bs.logout()
参数含义:
- start_date:开始日期,格式XXXX-XX-XX,发布日期在这个范围内,可以为空;
- end_date:结束日期,格式XXXX-XX-XX,发布日期在这个范围内,可以为空。
date | shiborON | shibor1W | shibor2W | shibor1M | shibor3M | shibor6M | shibor9M | shibor1Y |
2015-01-04 | 3.640000 | 4.883000 | 5.794000 | 5.629000 | 5.138000 | 4.753700 | 4.624600 | 4.738500 |
2015-01-05 | 3.421000 | 4.725000 | 5.665000 | 5.364000 | 5.125000 | 4.747800 | 4.627600 | 4.742900 |
参数名称 | 参数描述 |
date | 日期 |
shiborON | 隔夜拆借利率 |
shibor1W | 1周拆放利率 |
shibor2W | 2周拆放利率 |
shibor1M | 1个月拆放利率 |
shibor3M | 3个月拆放利率 |
shibor6M | 6个月拆放利率 |
shibor9M | 9个月拆放利率 |
shibor1Y | 1年拆放利率 |