Python将通信达.day文件读取为DataFrame

db_guy

于 2018-02-12 22:59:42 发布

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分类专栏：数据挖掘编程语言文章标签： python 通信达股票数据 day dataframe

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本文介绍了一个Python函数，该函数用于解析特定路径下的TdxLdayFile文件，并将其内容转换为易于处理的DataFrame格式。通过对原始数据的逐字节解析，函数能够正确地提取股票代码、交易日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量等关键信息。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import os
import struct
import pandas as pd

def readTdxLdayFile(fname="C:\\TdxW_HuaTai\\vipdoc\\sh\\lday\\sh601628.day"):
    dataSet=[]
    with open(fname,'rb')  as fl:
        buffer=fl.read()  #读取数据到缓存
        size=len(buffer)  
        rowSize=32 #通信达day数据，每32个字节一组数据
        code=os.path.basename(fname).replace('.day','')
        for i in range(0,size,rowSize):  #步长为32遍历buffer
            row=list( struct.unpack('IIIIIfII',buffer[i:i+rowSize]) )
            row[1]=row[1]/100
            row[2]=row[2]/100
            row[3]=row[3]/100
            row[4]=row[4]/100
            row.pop() #移除最后无意义字段
            row.insert(0,code)
            dataSet.append(row)  

    data=pd.DataFrame(data=dataSet,columns=['code','tradeDate','open','high','low','close','amount','vol'])
    print(data)

readTdxLdayFile()