接口：shibor_quote
描述：Shibor报价数据
限量：单次最大4000行数据，总量不限制，可通过设置开始和结束日期分段获取
积分：用户积累120积分可以调取，具体请参阅积分获取办法
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| date | str | N | 日期 (日期输入格式：YYYYMMDD，下同) |
| start_date | str | N | 开始日期 |
| end_date | str | N | 结束日期 |
| bank | str | N | 银行名称 （中文名称，例如 农业银行） |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| date | str | Y | 日期 |
| bank | str | Y | 报价银行 |
| on_b | float | Y | 隔夜_Bid |
| on_a | float | Y | 隔夜_Ask |
| 1w_b | float | Y | 1周_Bid |
| 1w_a | float | Y | 1周_Ask |
| 2w_b | float | Y | 2周_Bid |
| 2w_a | float | Y | 2周_Ask |
| 1m_b | float | Y | 1月_Bid |
| 1m_a | float | Y | 1月_Ask |
| 3m_b | float | Y | 3月_Bid |
| 3m_a | float | Y | 3月_Ask |
| 6m_b | float | Y | 6月_Bid |
| 6m_a | float | Y | 6月_Ask |
| 9m_b | float | Y | 9月_Bid |
| 9m_a | float | Y | 9月_Ask |
| 1y_b | float | Y | 1年_Bid |
| 1y_a | float | Y | 1年_Ask |
安装Python包
pip install dcube导入datacube
import dcube as dc用token初始化pro接口
pro = dc.pro_api('your token')
数据调取
df = pro.query('shibor_quote', start_date='20180101', end_date='20181101', fields='date,bank,on_b,on_a')或者
df = pro.shibor_quote(start_date='20180101', end_date='20181101')数据样例
date bank on_b on_a 1w_b 1w_a 2w_b 2w_a 1m_b 1m_a \
0 20181101 民生银行 2.540 2.540 2.65 2.65 2.67 2.67 2.680 2.680
1 20181101 国开行 2.570 2.570 2.71 2.71 2.75 2.75 2.690 2.690
2 20181101 邮储银行 2.550 2.550 2.72 2.72 2.72 2.72 2.690 2.690
3 20181101 广发银行 2.560 2.560 2.66 2.66 2.68 2.68 2.720 2.720
4 20181101 华夏银行 2.550 2.550 2.72 2.72 2.73 2.73 2.690 2.690
5 20181101 汇丰中国 2.550 2.550 2.65 2.65 2.68 2.68 2.690 2.690
6 20181101 上海银行 2.560 2.560 2.70 2.70 2.73 2.73 2.690 2.690
7 20181101 北京银行 2.570 2.570 2.67 2.67 2.65 2.65 2.600 2.600
8 20181101 浦发银行 2.560 2.560 2.75 2.75 2.65 2.65 2.700 2.700
9 20181101 兴业银行 2.530 2.530 2.65 2.65 2.60 2.60 2.500 2.500
10 20181101 光大银行 2.540 2.540 2.65 2.65 2.70 2.70 2.720 2.720
11 20181101 中信银行 2.550 2.550 2.65 2.65 2.70 2.70 2.700 2.700
12 20181101 招商银行 2.540 2.540 2.67 2.67 2.65 2.65 2.700 2.700
13 20181101 交通银行 2.540 2.540 2.68 2.68 2.72 2.72 2.690 2.690
14 20181101 建设银行 2.530 2.530 2.67 2.67 2.68 2.68 2.720 2.720
15 20181101 中国银行 2.540 2.540 2.65 2.65 2.66 2.66 2.680 2.680
16 20181101 农业银行 2.550 2.550 2.70 2.70 2.75 2.75 2.760 2.760
17 20181101 工商银行 2.500 2.500 2.68 2.68 2.70 2.70 2.720 2.720
18 20181031 民生银行 2.310 2.310 2.72 2.72 2.73 2.73 2.730 2.730
19 20181031 国开行 2.370 2.370 2.75 2.75 2.76 2.76 2.690 2.690
20 20181031 邮储银行 2.350 2.350 2.73 2.73 2.72 2.72 2.670 2.670
3m_b 3m_a 6m_b 6m_a 9m_b 9m_a 1y_b 1y_a
0 2.960 2.960 3.290 3.290 3.510 3.510 3.550 3.550
1 2.970 2.970 3.320 3.320 3.530 3.530 3.570 3.570
2 2.960 2.960 3.300 3.300 3.500 3.500 3.550 3.550
3 3.000 3.000 3.250 3.250 3.500 3.500 3.550 3.550
4 2.970 2.970 3.300 3.300 3.510 3.510 3.550 3.550
5 2.970 2.970 3.300 3.300 3.500 3.500 3.550 3.550
6 2.960 2.960 3.300 3.300 3.510 3.510 3.550 3.550
7 3.000 3.000 3.400 3.400 3.550 3.550 3.600 3.600
8 2.960 2.960 3.300 3.300 3.500 3.500 3.550 3.550
9 2.950 2.950 3.100 3.100 3.400 3.400 3.500 3.500
10 3.000 3.000 3.300 3.300 3.500 3.500 3.550 3.550
11 3.000 3.000 3.300 3.300 3.550 3.550 3.550 3.550
12 3.100 3.100 3.300 3.300 3.550 3.550 3.550 3.550
13 2.970 2.970 3.300 3.300 3.510 3.510 3.560 3.560
14 3.000 3.000 3.260 3.260 3.500 3.500 3.550 3.550
15 2.940 2.940 3.280 3.280 3.480 3.480 3.520 3.520
16 3.000 3.000 3.300 3.300 3.500 3.500 3.550 3.550
17 2.880 2.880 3.240 3.240 3.420 3.420 3.470 3.470
18 2.970 2.970 3.300 3.300 3.500 3.500 3.550 3.550
19 2.960 2.960 3.320 3.320 3.520 3.520 3.560 3.560
20 2.960 2.960 3.300 3.300 3.500 3.500 3.550 3.550