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首先安装可以获取股价数据的Tushare库，推荐使用pip安装法。只需通过如下3行代码便可获取到股票基本数据。
import tushare as ts
df = ts.get_k_data('000002',start = '2009-01-01',end='2019-01-01')
df.head()
第1行代码引入Tushare库并简写为ts。第2行代码通过get_k_data()函数获取上市公司万科从2009-01-01到2019-01-01这10年的股票日线级别的数据，其中第1个参数'000002'表示股票代码（'000002'对应的股票是万科A），第2个参数start表示起始日期，第3个参数end表示结束日期。这里获得的是一个DataFrame格式的二维表格，将其赋给变量df。该行代码也可以简写为如下形式。
df = ts.get_k_data('000002',start = '2009-01-01',end='2019-01-01')
第3行代码通过df.head()获取二维表格的前5行内容，最终效果如下图所示。
上图中的date为交易日期，open为开盘价，close为收盘价，high为最高价，low为最低价，volume为成交量，code为股票代码。
若要将获取的数据写入Excel工作簿，代码如下。
df.to_excel('股价数据.xlsx',index = False)
这里采用的是相对文件路径，并设置index参数为False，表示忽略原来的行索引，运行后会在代码文件所在文件夹生成一个名为“股价数据.xlsx”的Excel工作簿。
2．绘制股价走势图
下面将获取到的股价数据以可视化的图表形式展示出来。先利用set_index()函数将日期设置为行索引，以便直接使用pandas库绘图，代码如下。
df.set_index('date',inplace = True)
此时的二维表格的部分内容如下图所示。
然后使用pandas库的plot()函数绘制股价走势图，代码如下。因为股价走势图是折线图，而plot()函数默认绘制的就是折线图，所以不需要指定kind参数。在金融领域通常用收盘价作为当天价格来绘制股价走势图，因此这里选择的是close列。
df['close'].plot()
plot()函数默认以行索引作为横坐标，因为前面设置了日期为行索引，所以绘制效果如下图所示。
如果想为图表添加标题，可以在plot()函数中设置title参数，代码如下
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SiHei']
df['close'].plot(title = '万科股价走势图')
绘制效果如下图所示。
补充知识点：直接使用Matplotlib库绘制图表
因为df['date']是string字符串类型的，若直接用于画图，横坐标会显得很密集，影响美观，所以这里通过datetime.datetime.strptime()函数将其转化为timestamp时间戳格式，这样Matplotlib库便会自动间隔显示日期。
