Python-pandas：从万德（wind）获取DataFrame形式的宏观经济数据

在金融经济研究或量化分析中，经常会使用到wind相关数据。本文以获取宏观经济数据（EDB）为例，简要介绍一下利用python从wind获取相关数据。本文数据来源为wind金融终端。

一、获取WindData对象，组合数据

获取GDP指数[上年=100]（M0028611）和GDP指数[1978年=100]（M0024737）数据。

# 加载WindPy,启动API接口
from WindPy import w 
w.start() 

data1 = w.edb("M0028611,M0024737", "1978-01-01",
              "2022-11-13","Fill=Previous") 
data1

执行后，返回WindData对象，如下。

.ErrorCode=0
.Codes=[M0028611,M0024737]
.Fields=[CLOSE]
.Times=[19781231,19791231,19801231,19811231,19821231,19831231,
        19841231,19851231,19861231,19871231,...]
.Data=[[110.181254,106.165664,106.490113,103.774904,107.42341,
        109.181137,113.69002,111.896562,107.341433,109.881164,...],
       [100.0,106.165664,113.055935,117.323688,126.033106,
        137.604378,156.442445,175.053717,187.905169,206.472387,...]]

根据研究的需要，可直接取出Codes列表，Times列表或Data列表使用。其中：ErrorCode为错误代码；Codes为证券代码或指标代码；Fields是指标列表；Times是时间序列；Data是获取的数据。

二、获取DataFrame形式数据

通过添加参数usedf=True输出DataFrame数据格式，返回值为错误代码error和DataFrame形式数据，获取DataFrame数据即可。

error,data2 = w.edb("M0028611,M0024737", "1978-01-01",
                    "2022-11-13","Fill=Previous",usedf=True)
data2.head()

返回DataFrame形式的1978-2021年的GDP指数[上年=100]、GDP指数[1978年=100]数据，如下图：

输出结果根据实际需求整理后以供研究使用。

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