这篇文章主要介绍python怎么实现从wind导入数据，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

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从wind导入到的数据的格式是instance。

如下载一系列资产在某一段时间的收盘价格。

一系列资产保存在list里面，一并下载。

日期格式为“2018-02-28”。

一个数字串儿表示的日期，记得也可以使用。

导入数据结果中，如果数据是缺失的，python中显示为nan。

如果没有其他参数，用“”表示，跟matlab导入wind不一样。

from WindPy import *
w.start()
import pandas as pd
 
assetList = ["000300.SH", "000905.SH"]
startDate = "2012-01-02"
endDate = "2013-01-02"
dataImport = w.wsd(assetList, "close", startDate, endDate, "")
#type(dataImport) 类型是instance
#wsd是日期序列的wind导入函数，"close"是wind导入的指标名称
#如果下载其他指标，“”内可以设置相应的参数，比如单位、币种等。
#通过在wind右下角输入cg，获得wind数据下载代码生成器页面
dates = pd.to_datetime(dataImport.Times)
#time series data, 日期作为后面df的index
#作为index时，日期格式统一一下
#错误：df = pd.DataFrame(dataImport.Data, index = dates.strftime("%Y-%m-%d"), columns = assetList)
#生成一个收盘价格的时间序列表格，行名称是日期，列名称是股票代码
#dataImport.data的表达方式：列是日期，资产是行，所以需要转置。要么在转置之后加上index和column。
#要么在加上index和column之后再转置，但加的时候跟上面的不一样。
 
#方法一：
df = pd.DataFrame(dataImport.Data).T
df.index = dates.strftime("%Y-%m-%d")
df.columns = assetList
 
#方法二：
df = pd.DataFrame(dataImport.Data, index = assetList, columns = dates.strftime("%Y-%m-%d")).T

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