import pandas as pd
import numpy as np

'''从JQData获得数据，hq是一个Panel'''
das='2019-06-01';dae='2019-06-30'
index_codes=get_index_stocks('000300.XSHG', date=das)
hq=get_price(index_codes, start_date=das, end_date=dae, frequency='daily', fields=['close','pre_close'], skip_paused=False, fq='pre')
print(hq)

'''使用h5格式进行数据存储'''
store=pd.HDFStore('jqtestdata.h5',complevel=9, complib='blosc:blosclz')#此处采用过了压缩模式，压缩模式下节约存储，且对于大文件极大提升IO效率
store.put('HQ',hq)#将数据hq放到标签'HQ'中。
print(store.keys())#可以看到h5文件中已经有了key的情况
store.close()

'''读取数据'''
store=pd.HDFStore('jqtestdata.h5',complevel=9, complib='blosc:blosclz')
hq2=store.select('HQ')#此处直接读取了整个数据结构，对于table模式，还可使用类似sql语句的选择。
store.close()
print(hq2)#重现hq数据结构

<class 'pandas.core.panel.Panel'>
Dimensions: 2 (items) x 19 (major_axis) x 300 (minor_axis)
Items axis: close to pre_close
Major_axis axis: 2019-06-03 00:00:00 to 2019-06-28 00:00:00
Minor_axis axis: 000001.XSHE to 603993.XSHG
['/HQ']
<class 'pandas.core.panel.Panel'>
Dimensions: 2 (items) x 19 (major_axis) x 300 (minor_axis)
Items axis: close to pre_close
Major_axis axis: 2019-06-03 00:00:00 to 2019-06-28 00:00:00
Minor_axis axis: 000001.XSHE to 603993.XSHG

JQData本地化之HDF5

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