DataStruct _base 模块
行情数据结构核心基类，提供统一的数据结构和操作接口。
模块结构
_base.pyQuotationDataStructBase
行情数据结构抽象基类，定义统一的行情数据接口。
继承关系
QuotationDataStructBase (ABC)
├── QuotationIndicatorsMixin (统计指标)
├── QuotationOperationsMixin (数据操作)
└── QuotationIOSMixin (序列化 IO)MRO (Method Resolution Order):
- 子类 (如 StockDayData)
- Mixin 类
- 基类 (QuotationDataStructBase)
初始化参数
python
from FQData.DataStruct import QuotationDataStructBase
class MyDataStruct(QuotationDataStructBase):
def resample(self, level):
pass| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
data | pd.DataFrame | - | DataFrame 格式的行情数据 |
dtype | str | - | 数据类型标识 (如 'stock_day', 'index_min') |
if_fq | str | 'bfq' | 复权类型 ('bfq'-不复权, 'qfq'-前复权, 'hfq'-后复权) |
market_type | str | None | 市场类型 |
frequence | str | None | 数据频率 |
属性
基本属性
| 属性 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
data | pd.DataFrame | 原始 DataFrame |
dtype | str | 数据类型 |
if_fq | str | 复权类型 |
market_type | str | 市场类型 |
frequence | str | 数据频率 |
价格属性
| 属性 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
open | pd.Series | 开盘价 |
high | pd.Series | 最高价 |
low | pd.Series | 最低价 |
close | pd.Series | 收盘价 |
volume / vol | pd.Series | 成交量 |
amount | pd.Series | 成交额 |
price | pd.Series | 均价 (OHLC 平均) |
索引属性
| 属性 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
index | pd.MultiIndex | 数据索引 (date, code) |
code | pd.Index | 证券代码列表 |
date | pd.DatetimeIndex | 交易日期 |
datetime | pd.DatetimeIndex | 交易时间 |
dicts | dict | 字典格式数据 |
便捷属性
| 属性 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
len | int | 数据长度 |
splits | List | 按证券代码拆分列表 |
split_dicts | dict | 拆分为 code:datastruct 字典 |
方法
创建与转换
| 方法 | 返回值 | 说明 |
|---|---|---|
new(data, dtype, if_fq) | QuotationDataStructBase | 创建新实例 |
reverse() | QuotationDataStructBase | 反转数据 |
to_df() | pd.DataFrame | 转换为 DataFrame |
to_list() | list | 转换为列表 |
to_numpy() | np.ndarray | 转换为 numpy 数组 |
to_dict(orient) | dict | 转换为字典 |
数据操作
| 方法 | 说明 |
|---|---|
__add__(other) | 合并数据，去重 |
__sub__(other) | 移除 other 中的数据 |
__getitem__(key) | 支持切片访问 |
__iter__() | 行迭代器 |
__len__() | 数据长度 |
validate() | 验证数据有效性 |
分组与聚合
| 方法 | 说明 |
|---|---|
groupby(by, level) | 分组操作 |
apply(func, *args) | 应用函数 |
add_func(func, *args) | 按证券分组应用函数 |
agg(func) | 聚合函数 |
aggregate(func) | 聚合函数 (别名) |
查询
| 方法 | 说明 |
|---|---|
query(context) | 查询数据表达式 |
find_bar(code, time) | 查找指定时间和代码的 bar |
get_dict(time, code) | 获取指定时间和代码的字典数据 |
迭代器
| 方法 | 返回值 | 说明 |
|---|---|---|
iterrows() | Iterator | 行迭代器 |
items() | Iterator | 列迭代器 |
itertuples() | Iterator | 元组迭代器 |
生成器属性
| 属性 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
panel_gen | Generator | 面板数据迭代器 |
bar_gen | Generator | K 线迭代器 |
security_gen | Generator | 证券代码迭代器 |
抽象方法
| 方法 | 返回值 | 说明 |
|---|---|---|
resample(level) | QuotationDataStructBase | 重采样 (子类必须实现) |
使用示例
创建数据结构
python
import pandas as pd
from FQData.DataStruct import QuotationDataStructBase
df = pd.DataFrame({
'open': [10.0, 10.5, 10.3],
'high': [10.8, 10.9, 10.7],
'low': [9.8, 10.2, 10.1],
'close': [10.5, 10.6, 10.4],
'volume': [1000000, 1200000, 1100000]
}, index=pd.MultiIndex.from_tuples([
('2024-01-01', '600000'),
('2024-01-02', '600000'),
('2024-01-03', '600000'),
], names=['date', 'code']))
class StockDayData(QuotationDataStructBase):
def resample(self, level):
pass
stock = StockDayData(df, dtype='stock_day', if_fq='qfq')
print(stock)
# < StockDayData with 1 securities >数据操作
python
# 切片
subset = stock[:2]
# 合并
combined = stock1 + stock2
# 移除
result = stock_all - stock_subset
# 反转
reversed_data = stock.reverse()属性访问
python
print(stock.open)
print(stock.high)
print(stock.low)
print(stock.close)
print(stock.volume)
print(stock.code)
print(stock.date)查询
python
# 表达式查询
result = stock.query('close > 10.5')
# 查找 bar
bar = stock.find_bar('600000', '2024-01-01')
# 获取字典
data = stock.get_dict('2024-01-01', '600000')Mixin 类
QuotationIndicatorsMixin
统计指标混入类，提供指标计算功能。
QuotationOperationsMixin
数据操作混入类，提供数据操作功能。
QuotationIOSMixin
序列化 IO 混入类，提供序列化功能。
序列化
Pickle 支持
python
import pickle
# 序列化
with open('stock.pkl', 'wb') as f:
pickle.dump(stock, f)
# 反序列化
with open('stock.pkl', 'rb') as f:
stock = pickle.load(f)注意： @lru_cache 装饰的属性在序列化后缓存会失效，反序列化后需要调用 _init_subclass() 重新初始化。