读取某股票的日线数据
只需修改对应股票的ts_code，start_date，end_date即可获取对应股票的全部数据。
import tushare as ts
import pandas as pd
pd.set_option('expand_frame_repr', False) # 当列太多时不换行
pd.set_option('display.max_rows', 5000) # 最多显示数据的行数
pro = ts.pro_api()
ts.set_token("your_token_here") #第一次调用的时候需要使用，之后可以不用
# pd = pro.daily(ts_code='600600.SH', start_date='20180701', end_date='20200320')
pd = pro.daily(ts_code='000002.SZ', start_date='19910129', end_date='20231231')
pd.to_csv('000002SZ.csv')
print(pd)
优化
import tushare as ts
import pandas as pd
pd.set_option('expand_frame_repr', False) # 当列太多时不换行
pd.set_option('display.max_rows', 5000) # 最多显示数据的行数
code = '601398.SH'
start = '20061229' # 20170929
end = '20231231'
name = '工商银行'
file = code[:-3] + code[-2:]
pro = ts.pro_api()
ts.set_token("your_token_here") #第一次调用的时候需要使用，之后可以不用
# pd = pro.daily(ts_code='600600.SH', start_date='20180701', end_date='20200320')
df = pro.daily(ts_code=code, start_date=start, end_date=end)
df = df.rename(columns={'ts_code': '股票代码', 'trade_date': '交易日期', 'open': '开盘价', 'high': '最高价', 'low': '最低价', 'close': '收盘价', 'pre_close': '前收盘价', 'vol': '成交量', 'amount': '成交额'})
df['股票名称'] = name
df['交易日期'] = pd.to_datetime(df['交易日期'], format='%Y%m%d')
df.to_csv(file + '.csv')
print(df.head(6))