pandas cut count_搭建系統|不用資料庫選股也行！利用Pandas特性的GUI版基本面選股工具...

前言

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股票分析中選股是很重要的一個環節，對于大多數股民來說，除了根據股價走勢來選股之外，也會加入一些基本面選股的條件，比如換手率、量比、市盈率、市淨率、市銷率、股息率、總股本、流通股本、自由流通股本、總市值、流通市值等等。

雖然通過資料庫方式也是可以根據條件來選股的，不過掌握資料庫的使用需要一定的基礎和學習過程，如果還不會資料庫的話，我們就來教大家建構一個GUI版基本面選股工具。

實作過程概述

首先是擷取資料，我們要得到A股市場的全部股票的基本面名額清單，這裡我們用了tushare的兩個接口組合而成，一個是pro.stock_basic()，另一個是pro.daily_basic()。我們分别看下這兩個接口的到的資料内容：

說明下，換手率中股本的統計口徑表示的是自由流通股，實戰中隻有自由流通股統計出來的換手率才是真實的交易換手率。即使是已流通股的股東，他們要在二級市場上賣出股票也是要申報減持計劃的。

一份是A股市場所有股票的名稱、代碼、上市日期、所屬行業清單，一份是當天A股市場所有股票的市盈率、市淨率、股本大小等基本面的資料，我們打算把它們以股票名稱為軸合并為一份。

我們發現這麼幾個問題：

• 2份股票資料的數量是不對應的(3851 VS 3827) 
• 第2份股票資料在中間位置缺了若幹隻股票，缺失位置是散亂的 
• 第1份股票也缺了2隻股票(後面處理完我才發現的，一隻300104 樂視退，一隻是600614 *ST鵬起) 

代碼裡面我們用pd.merge方法，以股票代碼為軸，将2份表格對應的合并在一，形成第三幅圖。

關于選股的實作，我們采用的Pandas的矢量化特性，利用條件表達式對DataFrame格式的資料進行篩選，隻不過這裡我們把表達式外顯為GUI上的控件而已。

接下來我們展示下效果和操作的方法。

• 運作程式後，表格顯示了A股市場全部股票的市盈率、股本大小等基本面資料。多說一句，中間挺多資料為NaN的，大家還是要注意一下。

• 用條件表達式選股，選取換手率大于5%的股票，點選按鈕【開始選股】

• 用條件表達式選股，疊加選取量比大于5的股票，也就是說股票的換手率大于5%的同時量比也要大于5。點選按鈕【開始選股】

• 選出的股票我們要儲存起來，點選按鈕【開始儲存】，這樣就以csv格式儲存到本地了。

• 如果選到一半想換選股條件重新選股，這時可以點選按鈕【開始複位】，這樣就恢複到初始的狀态了

視訊顯示效果

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