Bovespa的历史系列文件分析器。
bovespaparser的Python项目详细描述
bovesparser
===
一个用于bm&f bovespa历史系列文件的python解析器
…）
*接受要检索的所需数据字段的配置
*可以自由指定数据字段顺序
打印出数据：
``python
import bovesparser.bovesparser a s bvparser
对于某一天（给定文件上的一行）的一篇股票论文，
parsedata函数有两个可选参数：
``python
def parsedata（data，opts=[codneg，data，preabe，premin，premax，preult，quatot]，market=vista）：
每一张原纸的刻度；
-**市场**参数：指定所需的市场数据（过滤掉其他市场）
（float）
-**min**-库存勾号最小值（float）
-**max**-库存勾号最大值（float）
-**close**-库存勾号关闭值（float）
-**volume**-期间内的量（int）
因此，很容易分析结果：
`` python
用于符号、日期时间、F_open、F_min、F_max、F_close，成交量结果：
过程数据…
```
如何从文件中导入数据并为每个股票符号创建“pandas dataframes”的示例（不是很漂亮/优化）：
``python
-*-编码：utf-8-*
import bovesparser.bovesparser as bvparser
def\uu init uuu（self，f）：
self.dataframemap={}
datamap=collections.defaultdict（list）
mapping=[（“open”，1）、（“high”，2）、（“low”，3）、（“close”，4）、（“volume”，5）
bvparser中的symbol、datetime、openv、minv、maxv、close、volume。parsedata（f）：
symboldata=datamap.get（symbol）
symbol data.append（[datetime，openv，maxv，minv，close，volume]）
映射中的列索引）
self.dataframemap[symbol]=pandas.dataframe（timeseries，columns=['open'，'high'，'low'，'close'，“volume”]）
def getdataframemap（self）：
return self.dataframemap
````
-[文件]（http://www.bmfbovespa.com.br/shared/iframe.aspx？习语a=pt br&；url=http://www.bmfbovespa.com.br/pt br/cotacoes historicas/formserieshistoricas.asp）
（对于bovespa的historRICAL系列数据文件）
----------
如有任何反馈，敬请垂询！
-写信给作者：<；rhlobo+stockexperiments@gmail.com>；
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一个用于bm&f bovespa历史系列文件的python解析器
…）
*接受要检索的所需数据字段的配置
*可以自由指定数据字段顺序
打印出数据：
``python
import bovesparser.bovesparser a s bvparser
对于某一天（给定文件上的一行）的一篇股票论文，
parsedata函数有两个可选参数：
``python
def parsedata（data，opts=[codneg，data，preabe，premin，premax，preult，quatot]，market=vista）：
每一张原纸的刻度；
-**市场**参数：指定所需的市场数据（过滤掉其他市场）
（float）
-**min**-库存勾号最小值（float）
-**max**-库存勾号最大值（float）
-**close**-库存勾号关闭值（float）
-**volume**-期间内的量（int）
因此，很容易分析结果：
`` python
用于符号、日期时间、F_open、F_min、F_max、F_close，成交量结果：
过程数据…
```
如何从文件中导入数据并为每个股票符号创建“pandas dataframes”的示例（不是很漂亮/优化）：
``python
-*-编码：utf-8-*
import bovesparser.bovesparser as bvparser
def\uu init uuu（self，f）：
self.dataframemap={}
datamap=collections.defaultdict（list）
mapping=[（“open”，1）、（“high”，2）、（“low”，3）、（“close”，4）、（“volume”，5）
bvparser中的symbol、datetime、openv、minv、maxv、close、volume。parsedata（f）：
symboldata=datamap.get（symbol）
symbol data.append（[datetime，openv，maxv，minv，close，volume]）
映射中的列索引）
self.dataframemap[symbol]=pandas.dataframe（timeseries，columns=['open'，'high'，'low'，'close'，“volume”]）
def getdataframemap（self）：
return self.dataframemap
````
-[文件]（http://www.bmfbovespa.com.br/shared/iframe.aspx？习语a=pt br&；url=http://www.bmfbovespa.com.br/pt br/cotacoes historicas/formserieshistoricas.asp）
（对于bovespa的historRICAL系列数据文件）
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-写信给作者：<；rhlobo+stockexperiments@gmail.com>；
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