参看：
https://akshare.akfamily.xyz/data/stock/stock.html#id375
数据源来自东方财富网：https://quote.eastmoney.com/ztb/detail#type=ztgc
参数说明
涨停统计： n/m代表m天中有n次涨停板
安装：
pip install akshare -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple --trusted-host mirrors.aliyun.com
涨停股票
import akshare as ak
import pandas as pd
# 获取涨停板信息
def get_limit_up_stocks(trade_date):
df = ak.stock_zt_pool_em(date=trade_date)
return df
# 示例：获取2023年10月10日的涨停板信息
trade_date = '20241030'
limit_up_stocks = get_limit_up_stocks(trade_date)
# 打印涨停板信息
print(limit_up_stocks)
参数说明
统计连板数倒排序
limit_up_stocks_sorted = limit_up_stocks.sort_values(by='连板数', ascending=False)
print("连板数倒排序：")
limit_up_stocks_sorted[['代码', '名称', '连板数', '所属行业']]
列出每个行业里的具体股票名称及其连板数
def get_industry_details(group):
return group[['名称', '连板数']].to_dict(orient='records')
industry_details = limit_up_stocks.groupby('所属行业').apply(get_industry_details).reset_index()
industry_details.columns = ['所属行业', '股票详情']
# 统计每个行业里的连板数总和
industry_stats = limit_up_stocks.groupby('所属行业')['连板数'].sum().reset_index()
industry_stats_sorted = industry_stats.sort_values(by='连板数', ascending=False)
# 合并行业统计和具体股票详情
industry_stats_with_details = pd.merge(industry_stats_sorted, industry_details, on='所属行业')
print("每个行业里的连板数统计及具体股票名称及其连板数：")
industry_stats_with_details
跌停股票
import akshare as ak
import pandas as pd
# 获取跌停板信息
def get_limit_down_stocks(trade_date):
df = ak.stock_zt_pool_dtgc_em(date=trade_date)
return df
# 示例：获取2023年10月10日的涨停板和跌停板信息
trade_date = '20241030'
limit_down_stocks = get_limit_down_stocks(trade_date)
# 打印涨停板和跌停板信息
print("跌停板信息：")
limit_down_stocks
统计连板数倒排序
limit_down_stocks_sorted = limit_down_stocks.sort_values(by='连续跌停', ascending=False)
print("跌停板连板数倒排序：")
limit_down_stocks_sorted[['代码', '名称', '连续跌停', '所属行业']]
列出每个行业里的具体股票名称及其连板数
# 统计每个行业里的连板数，并列出每个行业里的具体股票名称及其连板数
def get_industry_details(group):
return group[['名称', '连续跌停']].to_dict(orient='records')
# 跌停板
industry_details_down = limit_down_stocks.groupby('所属行业').apply(get_industry_details).reset_index()
industry_details_down.columns = ['所属行业', '股票详情']
# 统计每个行业里的连板数总和
industry_stats_down = limit_down_stocks.groupby('所属行业')['连续跌停'].sum().reset_index()
industry_stats_sorted_down = industry_stats_down.sort_values(by='连续跌停', ascending=False)
# 合并行业统计和具体股票详情
industry_stats_with_details_down = pd.merge(industry_stats_sorted_down, industry_details_down, on='所属行业')
print("跌停板每个行业里的连板数统计及具体股票名称及其连板数：")
industry_stats_with_details_down
