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Tushare Pro完整接口库，包含266个数据接口。当用户需要获取任何A股、港股、美股、基金、期货、债券、宏观经济数据时使用。
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| name | tushare-complete |
| description | Tushare Pro完整接口库，包含266个数据接口。当用户需要获取任何A股、港股、美股、基金、期货、债券、宏观经济数据时使用。 |
Tushare Pro最完整的数据接口库，包含266个数据接口，覆盖A股、港股、美股、基金、期货、债券、宏观经济等所有领域。
| 接口 | 方法 | 说明 |
|---|---|---|
| 股票列表 | pro.stock_basic() | 获取所有股票基本信息 |
| 每日股本（盘前） | pro.daily_basic() | 每日股本变动 |
| 交易日历 | pro.trade_calendar() | 交易日历查询 |
| ST股票列表 | pro.st_stock_list() | ST股票列表 |
| 沪深港通股票列表 | pro.hs_const() | 沪深港通成分股 |
| 接口 | 方法 | 说明 |
|---|---|---|
| 历史日线 | pro.daily() | 日线行情数据 |
| 实时日线 | pro.daily_now() | 实时日线 |
| 历史分钟 | pro.stk_mins() | 分钟线数据 |
| 周线行情 | pro.weekly() | 周线数据 |
| 月线行情 | pro.monthly() | 月线数据 |
| 接口 | 方法 | 说明 |
|---|---|---|
| 利润表 | pro.income() | 营业收入、净利润 |
| 资产负债表 | pro.balancesheet() | 在建工程、总资产 |
| 现金流量表 | pro.cashflow() | 资本开支、现金流 |
| 财务指标数据 | pro.fina_indicator() | ROE、ROA等 |
重要字段说明：
资产负债表 (balancesheet)：
cip - 在建工程（重要！）fix_assets - 固定资产total_assets - 资产总计现金流量表 (cashflow)：
c_pay_acq_const_fiolta - 购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金（资本开支）n_cashflow_act - 经营活动现金流净额| 接口 | 方法 | 说明 |
|---|---|---|
| Shibor利率 | pro.shibor() | Shibor利率 |
| LPR贷款基础利率 | pro.lpr() | LPR利率 |
| 国内生产总值（GDP） | pro.gdp() | GDP数据 |
| 居民消费价格指数（CPI） | pro.cpi() | CPI数据 |
| 工业生产者出厂价格指数（PPI） | pro.ppi() | PPI数据 |
| 货币供应量 | pro.m2() | M2数据 |
| 采购经理指数（PMI） | pro.pmi() | PMI数据 |
import tushare as ts
pro = ts.pro_api('your_token_here')
df = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L',
fields='ts_code,symbol,name,area,industry,list_date')
df = pro.daily(ts_code='000001.SZ',
start_date='20240101',
end_date='20241231')
df = pro.balancesheet(ts_code='600000.SH',
start_date='20240101',
end_date='20241231')
cip_data = df[['ts_code', 'end_date', 'cip', 'fix_assets', 'total_assets']]
df = pro.cashflow(ts_code='600000.SH',
start_date='20240101',
end_date='20241231')
capex_data = df[['ts_code', 'end_date', 'c_pay_acq_const_fiolta']]
df = pro.gdp(start_date='20220101', end_date='20221231')
df = pro.cpi(start_date='20220101', end_date='20221231')
df = pro.pmi(start_date='20220101', end_date='20221231')
df = pro.shibor(start_date='20240101', end_date='20240131')
根据规则3，调取100组完整数据后需要检验：
def validate_data_quality(df, required_fields):
"""
数据质量检验
参数:
df: DataFrame
required_fields: 必需字段列表
返回:
dict: 检验结果
"""
result = {
'total_records': len(df),
'missing_values': {},
'zero_values': {},
'valid_records': 0
}
for field in required_fields:
missing = df[field].isna().sum()
zeros = (df[field] == 0).sum()
result['missing_values'][field] = missing
result['zero_values'][field] = zeros
result['valid_records'] = len(df.dropna(subset=required_fields))
return result
# 使用示例
required_fields = ['cip', 'c_pay_acq_const_fiolta', 'revenue', 'n_income_attr_p']
quality = validate_data_quality(df, required_fields)
print(quality)
部分接口需要特定积分：
最后更新时间：2026-02-02 10:51