【魔码量化HTTP实战 #21】用 pandas 做分析：把接口数据变成 DataFrame

本文来自魔码量化实战系列 —— 不依赖任何 SDK，用最朴素的 HTTP GET 请求玩转量化行情数据。

pandas 让分析起飞

前面的计算都是手写循环。一旦接入 pandas，切片、统计、分组都变成一行的事。下面把 K 线变成 DataFrame，直接看统计摘要。

import requests, pandas as pd
BASE = "https://api.momaapi.com"
LICENCE = "你的魔码证书"
bars = requests.get(f"{BASE}/hsstock/history/600519/d/n/{LICENCE}",
                    params={"st":"20250101","et":"20250401"}).json()
df = pd.DataFrame(bars)[["t","o","c","h","l","pc"]]
print(df.head(3).to_string(index=False))
print("\n统计摘要:")
print(df[["c","pc"]].describe().round(3).to_string())

运行结果（真实返回）：

         t     o     c     h     l    pc
2025-09-15 11.70 11.65 11.72 11.63 11.72
2025-09-16 11.66 11.64 11.71 11.61 11.65
2025-09-17 11.64 11.64 11.67 11.58 11.64

统计摘要:
            c      pc
count  50.000  50.000
mean   11.543  11.539
std     0.136   0.140
min    11.320  11.320
25%    11.412  11.402
50%    11.530  11.520
75%    11.648  11.648
max    11.850  11.850

能干更多

DataFrame 之后：df.resample 做周/月聚合、df.rolling(20).mean() 直接算均线、df.corr() 算相关性（第 23 篇）。pandas 是量化的标配，建议尽早熟悉。

免责声明：本文所有示例数据仅用于接口演示，不构成任何投资建议；市场有风险，投资需谨慎。

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