接口:eco_cal
描述:获取全球财经日历、包括经济事件数据更新
限量:单次最大获取100行数据
积分:2000积分可调取
输入参数
名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
---|---|---|---|
date | str | N | 日期(YYYYMMDD格式) |
start_date | str | N | 开始日期 |
end_date | str | N | 结束日期 |
currency | str | N | 货币代码 |
country | str | N | 国家(比如:中国、美国) |
event | str | N | 事件 (支持模糊匹配: *非农*) |
输出参数
名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
---|---|---|---|
date | str | Y | 日期 |
time | str | Y | 时间 |
currency | str | Y | 货币代码 |
country | str | Y | 国家 |
event | str | Y | 经济事件 |
value | str | Y | 今值 |
pre_value | str | Y | 前值 |
fore_value | str | Y | 预测值 |
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('eco_cal', event='美国季调后非农*', fields='date,time,country,event,value,pre_value,fore_value')
或者
df = pro.eco_cal(country='中国')
数据示例
date time country event value pre_value fore_value
0 20200410 09:30 中国 中国PPI年率(%)(年度)(三月) -0.4% -1.1%
1 20200410 09:30 中国 中国CPI月率(%)(月度)(三月) 0.8% -0.7%
2 20200410 09:30 中国 中国CPI年率(%)(年度)(三月) 5.2% 4.9%
3 20200407 15:00 中国 中国外汇储备(美元) 3.107T
4 20200403 09:45 中国 中国财新服务业PMI(三月) 43.0 26.5
.. ... ... ... ... ... ... ...
95 20200229 09:00 中国 中国官方非制造业PMI(二月) 29.6 54.1
96 20200229 09:00 中国 中国官方制造业PMI(二月) 35.7 50.0 46.0
97 20200229 09:00 中国 中国官方综合PMI(二月) 28.9 53.0
98 20200308 00:17 中国 中国贸易帐(美元)(二月) 47.21B 12.75B
99 20200308 00:17 中国 中国进口年率-美元计价(%)(年度)(二月) 16.5% -9.0%
美国非农数据:
date time country event value pre_value fore_value
0 20200403 20:30 美国 美国季调后非农就业人口变动(三月) -701K 275K -100K
1 20200403 20:30 美国 美国季调后非农就业人口变动(三月) 273K -100K
2 20200403 20:30 美国 美国季调后非农就业人口变动(三月) 273K -124K
3 20200403 20:30 美国 美国季调后非农就业人口变动(三月) 273K -100K
4 20200403 20:30 美国 美国季调后非农就业人口变动(三月) 273K -123K
.. ... ... ... ... ... ... ...
95 20190308 21:30 美国 美国季调后非农就业人口变动(二月) 304K 181K
96 20190308 21:30 美国 美国季调后非农就业人口变动(二月) 304K 180K
97 20190308 21:30 美国 美国季调后非农就业人口变动(二月) 304K 185K
98 20190308 21:30 美国 美国季调后非农就业人口变动(二月) 304K 180K
99 20190308 21:30 美国 美国季调后非农就业人口变动(二月) 304K 185K