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在分析股票数据的时候，我们希望能统一分析同一个行业的股票，从而得知行业的平均市盈率，市净率，毛利率，或者净利润率，要么选择出值得投资的行业，要么可以选择出行业里面的龙头企业。而且，在市场表现方面，也很容易发现，同一行业的股票也有很强的相关性，往往是同涨同跌，这在某些周期性股票上表现得尤为明显。

如何获取一只股票的行业信息呢，如果是要获取单只股票的行业，只需要使用股票交易软件或者直接从网上查询。但是如果要获取多只甚至是全市场股票的行业信息，就只能依赖于数据接口了。目前网络上有很多免费好用的数据接口。尤其以python接口居多，因为python语言特殊的简洁易用的优势，很受量化人员的青睐。

下面以一个免费股票数据接口baostock为例，给出获取股票行业信息的代码，供大家参考。

import baostock as bs

import pandas as pd

def get_industry_info(stockcode ='sh.600000'):

# 登陆系统

lg = bs.login()

# 显示登陆返回信息

print('login respond error_code:'+lg.error_code)

print('login respond  error_msg:'+lg.error_msg)

# 获取证券行业数据，如果参数baostock省略，则默认返回全部股票的信息

rs = bs.query_stock_industry(stockcode)

print('query_stock_industry error_code:'+rs.error_code)

print('query_stock_industry respond  error_msg:'+rs.error_msg)

# 打印结果集

industry_list = []

while (rs.error_code == '0') & rs.next():

# 获取一条记录，将记录合并在一起

industry_list.append(rs.get_row_data())

result = pd.DataFrame(industry_list, columns=rs.fields)

# 结果集输出到csv文件

result.to_csv("D:/stock_industry.csv", encoding="gbk", index=False)

print(result)

# 登出系统

bs.logout()

return result

返回一个dataframe类型，内容有行业名称，行业分类名等，见下表。

返回数据说明

参数名称        参数描述

updateDate        更新日期

code        证券代码

code_name        证券名称

industry        所属行业

industryClassification        所属行业类别

如果省略参数，会返回全市场股票的行业数据。

本文标签： 股票行业分类类别数据PHP

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