因為金融市場往往充斥著海量的交易、運行等數據，同花順iFinD數據接口通過鏈接iFinD數據庫，因此就有人想批量獲取數據用於分析，在針對資本運作、量化交易的研究中有著廣泛的應用。然而實際上，通過數據接口獲取基礎數據只是第一步，同花順iFinD數據接口中還隱藏著對數據進行批量處理、輔助分析的“神器”——Pandas。
在Python中安裝並導入 Pandas（數據分析工具）
那麼，我們是否有辦法將不易分析的ordered-dict轉化為能夠便於做統計的批量數據呢？答案是肯定的，同花順iFinD數據接口默認支持python中的金融分析包pandas。pandas是python的一個常用數據分析包，其中納入了大量庫和一些標準的數據模型，提供快速便捷地處理數據的函數及辦法。
要想使用Pandas，首先必須要安裝這個分析包。安裝步驟如下——
步驟一：在開始菜單中輸入cmd，會顯示一個cmd.exe文件，點擊打開；
步驟二：輸入python pip install pandas後按enter鍵執行
而後將對話框開一會，或者最小化一段時間。安裝成功了在cmd上會有英文的提示，這時就已經成功安裝了。
接下來，我們可以在python的IDLE中導入pandas，如圖，輸入“import pandas as pd”按enter即可。如果是在腳本中，在開始的第一行加入該腳本就可。
把同花順iFinD數據接口中的數據轉換為pandas，並輸出為csv文件
導入了pandas包之後，我們要做的事情就是將數據變為pandas的格式。在同花順iFinD數據接口中，將返回的數據轉換為pandas非常便捷，只要在任意同花順數據接口代碼前加一個“THS_Trans2DataFrame()”即可。如下圖：
最後，我們可以選擇將這個數據轉換成csv（excel、wps可以打開的格式）。如圖，假設我們需要在D盤下存為data.csv，我們只需要加入如下代碼即可。其中to_csv()中的第一段為保存的路徑。第二段index=False為輸出文件不需要序號。
最終輸出結果，如下圖所示：
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