AKShare宏观数据
中国宏观
中国宏观杠杆率
接口: macro_cnbs
目标地址: http://114.115.232.154:8080/
描述: 中国国家金融与发展实验室-中国宏观杠杆率数据
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 年份 | object | 日期, 年-月 |
| 居民部门 | float64 | - |
| 非金融企业部门 | float64 | - |
| 政府部门 | float64 | - |
| 中央政府 | float64 | - |
| 地方政府 | float64 | - |
| 实体经济部门 | float64 | - |
| 金融部门资产方 | float64 | - |
| 金融部门负债方 | float64 | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_cnbs_df = ak.macro_cnbs()
print(macro_cnbs_df)数据示例
年份 居民部门 非金融企业部门 ... 实体经济部门 金融部门资产方 金融部门负债方
0 1993-12 8.311222 91.658000 ... 107.791459 8.896441 7.128428
1 1994-12 7.808230 82.411703 ... 98.354271 9.808787 6.796868
2 1995-12 8.240004 80.950106 ... 97.850373 10.009081 7.006151
3 1996-03 8.403456 81.711651 ... 99.241521 10.183896 7.186300
4 1996-06 8.581114 82.051373 ... 99.679459 10.379730 7.380510
.. ... ... ... ... ... ... ...
93 2018-09 52.575456 155.641011 ... 245.227043 61.350917 60.645733
94 2018-12 53.198837 153.553140 ... 243.702122 60.638348 60.936158
95 2019-03 54.277928 156.881879 ... 248.828108 60.542178 59.417322
96 2019-06 55.304291 155.743313 ... 249.533412 58.736094 58.727086
97 2019-09 56.314848 155.618498 ... 251.147265 55.820243 59.358625国民经济运行状况
经济状况
企业商品价格指数
接口: macro_china_qyspjg
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/qyspjg.html
描述: 东方财富-经济数据一览-中国-企业商品价格指数, 数据区间从 20050101-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 月份 | object | - |
| 总指数-指数值 | float64 | - |
| 总指数-同比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 总指数-环比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 农产品-指数值 | float64 | - |
| 农产品-同比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 农产品-环比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 矿产品-指数值 | float64 | - |
| 矿产品-同比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 矿产品-环比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 煤油电-指数值 | float64 | - |
| 煤油电-同比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 煤油电-环比增长 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_qyspjg_df = ak.macro_china_qyspjg()
print(macro_china_qyspjg_df)数据示例
月份 总指数-指数值 总指数-同比增长 ... 煤油电-指数值 煤油电-同比增长 煤油电-环比增长
0 2022年09月份 101.70 -5.746061 ... 111.80 -4.931973 -2.272727
1 2022年08月份 102.30 -4.925651 ... 114.40 -0.608167 -1.970865
2 2022年07月份 103.10 -4.448563 ... 116.70 1.214224 -3.233831
3 2022年06月份 105.20 -2.682701 ... 120.60 4.960836 0.249377
4 2022年05月份 105.10 -3.666361 ... 120.30 4.427083 -1.635323
.. ... ... ... ... ... ... ...
208 2005年05月份 103.16 -5.738304 ... 122.53 11.168572 1.625612
209 2005年04月份 102.81 -5.903350 ... 120.57 12.640135 0.920733
210 2005年03月份 103.48 -4.485878 ... 119.47 14.292548 0.538585
211 2005年02月份 104.82 -2.046538 ... 118.83 13.974679 2.590003
212 2005年01月份 104.67 -1.957662 ... 115.83 8.903723 -1.814021外商直接投资数据
接口: macro_china_fdi
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/qyspjg.html
描述: 东方财富-经济数据一览-中国-外商直接投资数据, 数据区间从 200801-202012
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 月份 | object | - |
| 当月 | int64 | - |
| 当月-同比增长 | float64 | 注意单位: 美元 |
| 当月-环比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 累计 | float64 | 注意单位: 美元 |
| 累计-同比增长 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_fdi_df = ak.macro_china_fdi()
print(macro_china_fdi_df)数据示例
月份 当月 当月-同比增长 当月-环比增长 累计 累计-同比增长
0 2022年08月份 14490000 11.119632 25.237684 138410000 20.20
1 2022年07月份 11570000 18.302658 -52.929211 123920000 21.50
2 2022年06月份 24580000 26.831785 84.812030 112350000 21.80
3 2022年05月份 13300000 6.060606 -13.524057 87770000 22.60
4 2022年04月份 15380000 8.462623 -27.555346 74470000 26.10
.. ... ... ... ... ... ...
171 2008年05月份 7760960 58.421856 2.079078 42777890 54.97
172 2008年04月份 7602890 70.214971 -18.121715 35016930 59.32
173 2008年03月份 9285600 50.171752 34.026347 27414040 61.26
174 2008年02月份 6928190 52.801205 -38.142541 18128440 75.19
175 2008年01月份 11200250 116.422424 -14.460445 11200250 109.78LPR品种数据
接口: macro_china_lpr
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/globalRateLPR.html
描述: 中国 LPR 品种数据, 数据区间从 19910421-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| TRADE_DATE | object | 日期 |
| LPR1Y | float64 | LPR_1Y利率(%) |
| LPR5Y | float64 | LPR_5Y利率(%) |
| RATE_1 | float64 | 短期贷款利率:6个月至1年(含)(%) |
| RATE_2 | float64 | 中长期贷款利率:5年以上(%) |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_lpr_df = ak.macro_china_lpr()
print(macro_china_lpr_df)数据示例
TRADE_DATE LPR1Y LPR5Y RATE_1 RATE_2
0 2017-09-30 4.3 NaN 4.35 4.9
1 2017-10-09 4.3 NaN 4.35 4.9
2 2017-10-10 4.3 NaN 4.35 4.9
3 2017-10-11 4.3 NaN 4.35 4.9
4 2017-10-12 4.3 NaN 4.35 4.9
.. ... ... ... ... ...
495 2021-12-20 3.8 4.65 4.35 4.9
496 2022-01-20 3.7 4.60 4.35 4.9
497 2022-02-21 3.7 4.60 4.35 4.9
498 2022-03-21 3.7 4.60 4.35 4.9
499 2022-04-20 3.7 4.60 4.35 4.9社会融资规模增量统计
接口: macro_china_shrzgm
目标地址: http://data.mofcom.gov.cn/gnmy/shrzgm.shtml
描述: 商务数据中心-国内贸易-社会融资规模增量统计, 数据区间从 201501-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 月份 | object | 年月 |
| 社会融资规模增量 | float64 | 注意单位: 亿元 |
| 其中-人民币贷款 | float64 | 注意单位: 亿元 |
| 其中-委托贷款外币贷款 | float64 | 注意单位: 折合人民币, 亿元 |
| 其中-委托贷款 | float64 | 注意单位: 亿元 |
| 其中-信托贷款 | float64 | 注意单位: 亿元 |
| 其中-未贴现银行承兑汇票 | float64 | 注意单位: 亿元 |
| 其中-企业债券 | float64 | 注意单位: 亿元 |
| 其中-非金融企业境内股票融资 | float64 | 注意单位: 亿元 |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_shrzgm_df = ak.macro_china_shrzgm()
print(macro_china_shrzgm_df)数据示例
月份 社会融资规模增量 其中-人民币贷款 ... 其中-未贴现银行承兑汇票 其中-企业债券 其中-非金融企业境内股票融资
0 201501 20516 14708 ... 1946 1868 526.0
1 201502 13609 11437 ... -592 716 542.0
2 201503 12433 9920 ... -910 1344 639.0
3 201504 10582 8045 ... -74 1616 597.0
4 201505 12397 8510 ... 961 1710 584.0
.. ... ... ... ... ... ... ...
82 202111 25983 13021 ... -383 4006 1294.0
83 202112 23682 10350 ... -1419 2167 2075.0
84 202201 61750 41988 ... 4733 5829 1439.0
85 202202 11928 9084 ... -4228 3377 585.0
86 202203 46531 32291 ... 287 3573 958.0中国 GDP 年率
接口: macro_china_gdp_yearly
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_chinese_gdp_yoy
描述: 金十数据中心-中国GDP年率报告, 数据区间从 20110120-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| index | object | 年月 |
| value | float64 | 年率 |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_gdp_yearly_df = ak.macro_china_gdp_yearly()
print(macro_china_gdp_yearly_df)数据示例
date value
0 2011-01-20 9.8
1 2011-04-15 9.7
2 2011-07-13 9.5
3 2011-10-18 9.1
4 2012-01-17 8.9
5 2012-04-13 8.1
6 2012-07-13 7.6
7 2012-10-18 7.4
8 2013-01-18 7.9
9 2013-04-15 7.7
10 2013-07-15 7.5
11 2013-10-18 7.8
12 2014-01-20 7.7
13 2014-04-16 7.4
14 2014-07-16 7.5
15 2014-10-21 7.3
16 2015-01-20 7.3
17 2015-04-15 7.0
18 2015-07-15 7.0
19 2015-10-19 6.9
20 2016-01-19 6.8
21 2016-04-15 6.7
22 2016-07-15 6.7
23 2016-10-19 6.7
24 2017-01-20 6.8
25 2017-04-17 6.9
26 2017-07-17 6.9
28 2017-10-19 6.8
30 2018-01-18 6.8
32 2018-04-17 6.8
34 2018-07-16 6.7
36 2018-10-19 6.5
38 2019-01-21 6.4
40 2019-04-17 6.4
42 2019-07-15 6.2
44 2019-10-18 6.0
46 2020-01-17 6.0
48 2020-04-17 -6.8
50 2020-07-16 3.2
52 2020-10-19 4.9
54 2021-01-18 6.5
56 2021-04-16 18.3
58 2021-07-15 7.9
59 2021-10-18 4.9
60 2022-01-17 4.0
61 2022-04-18 4.8物价水平
中国 CPI 年率报告
接口: macro_china_cpi_yearly
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_chinese_cpi_yoy
描述: 中国年度 CPI 数据, 数据区间从 19860201-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| index | object | 日期 |
| value | float64 | 年率 |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_cpi_yearly_df = ak.macro_china_cpi_yearly()
print(macro_china_cpi_yearly_df)数据示例
date value
0 1986-02-01 7.1
1 1986-03-01 7.1
2 1986-04-01 7.1
3 1986-05-01 7.1
4 1986-06-01 7.1
.. ... ...
434 2022-04-11 1.5
435 2022-05-11 2.1
436 2022-06-10 2.1
437 2022-07-09 2.5
438 2022-08-10 2.7中国 CPI 月率报告
接口: macro_china_cpi_monthly
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_chinese_cpi_mom
描述: 中国月度 CPI 数据, 数据区间从 19960201-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| index | str | 日期-索引 |
| value | float | 月率 |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_cpi_monthly_df = ak.macro_china_cpi_monthly()
print(macro_china_cpi_monthly_df)
print(macro_china_cpi_monthly_df.name)数据示例
macro_china_cpi_monthly_df.name:
cpimacro_china_cpi_monthly_df:
1996-02-01 2.1
1996-03-01 2.3
1996-04-01 0.6
1996-05-01 0.7
2019-07-10 -0.1
2019-08-09 0.4
2019-09-10 0.7
2019-10-15 0.9
2019-11-09 0.9
2019-12-10 0.4
2020-01-09 0中国 PPI 年率报告
接口: macro_china_ppi_yearly
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_chinese_ppi_yoy
描述: 获取中国年度PPI数据, 数据区间从19950801-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| index | object | 日期-索引 |
| value | float64 | 年率 |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_ppi_yearly_df = ak.macro_china_ppi_yearly()
print(macro_china_ppi_yearly_df)
print(macro_china_ppi_yearly_df.name)数据示例
macro_china_ppi_yearly_df.name:
ppimacro_china_ppi_yearly_df:
1995-08-01 13.5
1995-09-01 13
1995-10-01 12.9
1995-11-01 12.5
1995-12-01 11.1
2019-08-09 -0.3
2019-09-10 -0.8
2019-10-15 -1.2
2019-11-09 -1.6
2019-12-10 -1.4
2020-01-09 -0.5贸易状况
以美元计算出口年率
接口: macro_china_exports_yoy
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_chinese_exports_yoy
描述: 中国以美元计算出口年率报告, 数据区间从 19820201-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| index | str | Y | 日期-索引 |
| value | float | Y | 年率 |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_exports_yoy_df = ak.macro_china_exports_yoy()
print(macro_china_exports_yoy_df)
print(macro_china_exports_yoy_df.name)数据示例
macro_china_exports_yoy_df.name:
china_exports_yoymacro_china_exports_yoy_df:
1982-02-01 8.7
1982-03-01 23.2
1982-04-01 12.2
1982-05-01 -2.5
1982-06-01 41.5
2019-03-08 -20.8
2019-04-12 14.2
2019-05-08 -2.7
2019-06-10 1.1
2019-07-12 -1.3
2019-08-08 3.3
2019-09-08 -1
2019-10-14 -3.2
2019-11-08 -0.9
2019-12-08 -1.1
2020-01-14 0以美元计算进口年率
接口: macro_china_imports_yoy
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_chinese_imports_yoy
描述: 获取中国以美元计算进口年率报告, 数据区间从19960201-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| index | str | Y | 日期-索引 |
| value | float | Y | 年率 |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_imports_yoy_df = ak.macro_china_imports_yoy()
print(macro_china_imports_yoy_df)
print(macro_china_imports_yoy_df.name)数据示例
macro_china_imports_yoy_df.name:
china_imports_yoymacro_china_imports_yoy_df:
1996-02-01 55.8
1996-03-01 14.2
1996-04-01 8.7
1996-05-01 6.4
1996-06-01 4.5
2019-06-10 -8.5
2019-07-12 -7.3
2019-08-08 -5.6
2019-09-08 -5.6
2019-10-14 -8.5
2019-11-08 -6.5
2019-12-08 0.3
2020-01-14 0以美元计算贸易帐(亿美元)
接口: macro_china_trade_balance
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_chinese_trade_balance
描述: 获取中国以美元计算贸易帐报告, 数据区间从19810201-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| index | str | Y | 日期-索引 |
| value | float | Y | 年率 |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_trade_balance_df = ak.macro_china_trade_balance()
print(macro_china_trade_balance_df)
print(macro_china_trade_balance_df.name)数据示例
macro_china_trade_balance_df.name:
china_trade_balancemacro_china_trade_balance_df:
1981-02-01 -2.2
1981-03-01 -4.9
1981-04-01 -7.4
1981-05-01 -4.8
2019-10-14 396.5
2019-11-08 430.2
2019-12-08 387.3
2019-12-09 0
2020-01-14 0产业指标
工业增加值增长
接口: macro_china_gyzjz
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/gyzjz.html
描述: 东方财富-中国工业增加值增长, 数据区间从 2008 - 至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 月份 | object | - |
| 同比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 累计增长 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_gyzjz_df = ak.macro_china_gyzjz
print(macro_china_gyzjz_df)数据示例
月份 同比增长 累计增长
0 2021-05-01 8.8 17.8
1 2021-04-01 9.8 20.3
2 2021-03-01 14.1 24.5
3 2021-02-01 0.0 35.1
4 2020-12-01 7.3 2.8
.. ... ... ...
142 2008-06-01 16.0 16.3
143 2008-05-01 16.0 16.3
144 2008-04-01 15.7 16.3
145 2008-03-01 17.8 16.4
146 2008-02-01 15.4 15.4规模以上工业增加值年率
接口: macro_china_industrial_production_yoy
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_chinese_industrial_production_yoy
描述: 获取中国规模以上工业增加值年率报告, 数据区间从19900301-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| index | str | Y | 日期-索引 |
| value | float | Y | 年率 |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_industrial_production_yoy_df = ak.macro_china_industrial_production_yoy()
print(macro_china_industrial_production_yoy_df)
print(macro_china_industrial_production_yoy_df.name)数据示例
macro_china_industrial_production_yoy_df.name:
china_industrial_production_yoymacro_china_industrial_production_yoy_df:
1990-03-01 5
1990-04-01 0.8
1990-05-01 1.7
1990-06-01 3.3
1990-07-01 5
...
2019-09-16 4.4
2019-10-18 5.8
2019-11-14 4.7
2019-12-16 6.2
2020-01-17 0官方制造业PMI
接口: macro_china_pmi_yearly
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_chinese_manufacturing_pmi
描述: 获取中国年度PMI数据, 数据区间从20050201-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| index | str | Y | 日期-索引 |
| value | float | Y | 年率 |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_pmi_yearly_df = ak.macro_china_pmi_yearly()
print(macro_china_pmi_yearly_df)
print(macro_china_pmi_yearly_df.name)数据示例
macro_china_pmi_yearly_df.name:
pmimacro_china_pmi_yearly_df:
2005-02-01 54.7
2005-03-01 54.5
2005-04-01 57.9
2005-05-01 56.7
2005-06-01 52.9
...
2019-09-30 49.8
2019-10-31 49.3
2019-11-30 50.2
2019-12-31 50.2
2020-01-31 0财新制造业PMI终值
接口: macro_china_cx_pmi_yearly
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_chinese_caixin_manufacturing_pmi
描述: 获取中国年度财新 PMI 数据, 数据区间从20120120-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| index | str | Y | 日期-索引 |
| value | float | Y | 年率 |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_cx_pmi_yearly_df = ak.macro_china_cx_pmi_yearly()
print(macro_china_cx_pmi_yearly_df)
print(macro_china_cx_pmi_yearly_df.name)数据示例
macro_china_cx_pmi_yearly_df.name:
cx_pmimacro_china_cx_pmi_yearly_df:
2012-01-20 48.8
2012-02-22 49.6
2012-03-22 48.3
2012-04-23 49.1
2012-05-02 49.3
...
2019-09-02 50.4
2019-09-30 51.4
2019-11-01 51.7
2019-12-02 51.8
2020-01-02 51.5财新服务业PMI
接口: macro_china_cx_services_pmi_yearly
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_chinese_caixin_services_pmi
描述: 获取中国财新服务业PMI报告, 数据区间从20120405-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| index | str | Y | 日期-索引 |
| value | float | Y | 年率 |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_cx_services_pmi_yearly_df = ak.macro_china_cx_services_pmi_yearly()
print(macro_china_cx_services_pmi_yearly_df)
print(macro_china_cx_services_pmi_yearly_df.name)数据示例
macro_china_cx_services_pmi_yearly_df.name:
cx_services_pmimacro_china_cx_services_pmi_yearly_df:
2012-04-05 53.3
2012-05-04 54.1
2012-06-05 54.7
2012-07-04 52.3
2012-08-03 53.1
...
2019-09-04 52.1
2019-10-08 51.3
2019-11-05 51.1
2019-12-04 53.5
2020-01-06 52.5中国官方非制造业PMI
接口: macro_china_non_man_pmi
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_chinese_non_manufacturing_pmi
描述: 获取中国官方非制造业PMI, 数据区间从20160101-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| index | str | Y | 日期-索引 |
| value | float | Y | 年率 |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_non_man_pmi_df = ak.macro_china_non_man_pmi()
print(macro_china_non_man_pmi_df)
print(macro_china_non_man_pmi_df.name)数据示例
macro_china_non_man_pmi_df.name:
cx_services_pmimacro_china_non_man_pmi_df:
2007-02-01 60.4
2007-03-01 60.6
2007-04-01 58.2
2007-05-01 60.4
2007-06-01 62.2
...
2019-09-30 53.7
2019-10-31 52.8
2019-11-30 54.4
2019-12-31 53.5
2020-01-31 0金融指标
外汇储备(亿美元)
接口: macro_china_fx_reserves_yearly
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_chinese_fx_reserves
描述: 获取中国年度外汇储备数据, 数据区间从20140115-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| index | str | Y | 日期-索引 |
| value | float | Y | 年率 |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_fx_reserves_yearly_df = ak.macro_china_fx_reserves_yearly()
print(macro_china_fx_reserves_yearly_df)
print(macro_china_fx_reserves_yearly_df.name)数据示例
macro_china_fx_reserves_yearly_df.name:
fx_reservesmacro_china_fx_reserves_yearly_df:
2014-01-15 39500
2014-07-15 39900
2015-01-15 32300
2016-03-07 32020
2016-04-07 32100
...
2019-09-07 31070
2019-10-08 30920
2019-11-07 31050
2019-12-07 30960
2020-01-07 31080M2货币供应年率
接口: macro_china_m2_yearly
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_chinese_m2_money_supply_yoy
描述: 获取中国年度M2数据, 数据区间从19980201-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| index | str | Y | 日期-索引 |
| value | float | Y | 年率 |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_m2_yearly_df = ak.macro_china_m2_yearly()
print(macro_china_m2_yearly_df)
print(macro_china_m2_yearly_df.name)数据示例
macro_china_m2_yearly_df.name:
m2macro_china_m2_yearly_df:
1998-02-01 17.4
1998-03-01 16.7
1998-04-01 15.4
1998-05-01 14.6
1998-06-01 15.5
...
2019-11-11 8.4
2019-11-14 0
2019-12-10 8.2
2019-12-13 0
2020-01-14 0新房价指数
接口: macro_china_new_house_price
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/newhouse.html
描述: 中国新房价指数月度数据, 数据区间从 201101-至今
限量: 单次返回指定城市的所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| city_first | str | city_first="北京"; 城市列表见目标网站 |
| city_second | str | city_second="上海"; 城市列表见目标网站 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 日期 | object | 日期 |
| 城市 | object | - |
| 新建商品住宅价格指数-环比 | float64 | - |
| 新建商品住宅价格指数-同比 | float64 | - |
| 新建商品住宅价格指数-定基 | float64 | - |
| 二手住宅价格指数-环比 | float64 | - |
| 二手住宅价格指数-同比 | float64 | - |
| 二手住宅价格指数-定基 | float64 | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_new_house_price_df = ak.macro_china_new_house_price()
print(macro_china_new_house_price_df)数据示例
日期 城市 新建商品住宅价格指数-同比 ... 二手住宅价格指数-环比 二手住宅价格指数-同比 二手住宅价格指数-定基
0 2022-10-01 北京 105.9 ... 105.2 100.1 116.7
1 2022-10-01 上海 104.0 ... 103.9 99.6 113.7
2 2022-09-01 北京 106.1 ... 104.6 100.4 116.5
3 2022-09-01 上海 103.8 ... 103.9 100.5 114.2
4 2022-08-01 北京 105.8 ... 103.9 100.2 116.0
.. ... .. ... ... ... ... ...
279 2011-03-01 上海 102.0 ... 100.5 100.4 101.4
280 2011-02-01 北京 108.4 ... 102.9 100.4 101.5
281 2011-02-01 上海 102.8 ... 102.0 100.4 101.0
282 2011-01-01 北京 109.1 ... 102.6 100.3 101.2
283 2011-01-01 上海 101.8 ... 101.7 100.5 100.6企业景气及企业家信心指数
接口: macro_china_enterprise_boom_index
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/qyjqzs.html
描述: 中国企业景气及企业家信心指数数据, 数据区间从 2005 一季度-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 季度 | object | 日期 |
| 企业景气指数-指数 | float64 | - |
| 企业景气指数-同比 | float64 | 注意单位: % |
| 企业景气指数-环比 | float64 | 注意单位: % |
| 企业家信心指数-指数 | float64 | - |
| 企业家信心指数-同比 | float64 | 注意单位: % |
| 企业家信心指数-环比 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_enterprise_boom_index_df = ak.macro_china_enterprise_boom_index()
print(macro_china_enterprise_boom_index_df)数据示例
季度 企业景气指数-指数 企业景气指数-同比 ... 企业家信心指数-指数 企业家信心指数-同比 企业家信心指数-环比
0 2022年第2季度 101.80 1.80 ... NaN NaN NaN
1 2022年第1季度 112.70 12.70 ... NaN NaN NaN
2 2021年第4季度 119.20 19.20 ... NaN NaN NaN
3 2021年第3季度 119.20 19.20 ... 120.90 20.90 -5.10
4 2021年第2季度 123.80 23.80 ... 126.00 26.00 -1.80
.. ... ... ... ... ... ... ...
65 2006年第1季度 131.50 31.50 ... 133.10 33.10 7.70
66 2005年第4季度 131.70 31.70 ... 125.40 25.40 -2.20
67 2005年第3季度 132.00 32.00 ... 127.60 27.60 -0.90
68 2005年第2季度 131.71 31.71 ... 128.50 28.50 -7.35
69 2005年第1季度 132.46 32.46 ... 135.85 35.85 5.04全国税收收入
接口: macro_china_national_tax_receipts
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/nationaltaxreceipts.aspx
描述: 中国全国税收收入数据, 数据区间从 2005 一季度-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 季度 | object | 日期 |
| 税收收入合计 | float64 | 注意单位: 亿元 |
| 较上年同期 | float64 | 注意单位: % |
| 季度环比 | float64 | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_national_tax_receipts_df = ak.macro_china_national_tax_receipts()
print(macro_china_national_tax_receipts_df)数据示例
季度 税收收入合计 较上年同期 季度环比
0 2022年第1-3季度 124365.00 -11.6 0.171811
1 2022年第1-2季度 85564.00 -14.8 -0.368718
2 2022年第1季度 52452.00 7.7 0.637641
3 2021年第1-4季度 172731.00 11.9 -0.204070
4 2021年第1-3季度 140702.00 18.4 -0.222216
.. ... ... ... ...
64 2006年第1-2季度 18484.80 22.0 0.142837
65 2006年第1季度 8626.32 19.0 NaN
66 2005年第1-3季度 21855.35 15.9 -0.151249
67 2005年第1-2季度 15149.73 13.4 0.089860
68 2005年第1季度 7249.16 10.7 NaN银行理财产品发行数量
接口: macro_china_bank_financing
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/hyzs_list_EMI01516267.html
描述: 银行理财产品发行数量, 数据区间从 2000 一月-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 日期 | object | - |
| 最新值 | int64 | - |
| 涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近3月涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近6月涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近1年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近2年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近3年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_bank_financing_df = ak.macro_china_bank_financing()
print(macro_china_bank_financing_df)数据示例
日期 最新值 涨跌幅 ... 近1年涨跌幅 近2年涨跌幅 近3年涨跌幅
0 2000-03-01 4 NaN ... NaN NaN NaN
1 2004-02-01 2 -50.000000 ... -50.000000 -50.000000 -50.000000
2 2004-03-01 8 300.000000 ... 100.000000 100.000000 100.000000
3 2004-04-01 3 -62.500000 ... -25.000000 -25.000000 -25.000000
4 2004-05-01 6 100.000000 ... 50.000000 50.000000 50.000000
.. ... ... ... ... ... ... ...
213 2021-10-01 2640 -27.829415 ... -51.710262 -70.054446 -74.346516
214 2021-11-01 3424 29.696970 ... -45.347167 -59.541534 -70.644719
215 2021-12-01 3876 13.200935 ... -44.422139 -44.117647 -64.904020
216 2022-01-01 2793 -27.941176 ... -45.406568 -50.478723 -77.035027
217 2022-02-01 1779 -36.305048 ... -54.893509 -66.204407 -78.496313原保险保费收入
接口: macro_china_insurance_income
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/hyzs_list_EMM00088870.html
描述: 原保险保费收入, 数据区间从 200407-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 日期 | object | - |
| 最新值 | int64 | - |
| 涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近3月涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近6月涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近1年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近2年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近3年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_insurance_income_df = ak.macro_china_insurance_income()
print(macro_china_insurance_income_df)数据示例
日期 最新值 涨跌幅 ... 近1年涨跌幅 近2年涨跌幅 近3年涨跌幅
0 2004-07-01 0.000000e+00 NaN ... NaN NaN NaN
1 2004-09-01 2.453616e+07 NaN ... NaN NaN NaN
2 2004-10-01 2.704315e+07 10.217507 ... NaN NaN NaN
3 2004-11-01 2.956397e+07 9.321471 ... NaN NaN NaN
4 2004-12-01 3.193586e+07 8.022916 ... NaN NaN NaN
.. ... ... ... ... ... ... ...
205 2021-09-01 1.979124e+08 9.327015 ... -1.959838 2.790277 -9.435956
206 2021-10-01 2.094363e+08 5.822728 ... -2.107731 2.866552 -10.337719
207 2021-11-01 2.205047e+08 5.284853 ... -2.053675 2.876131 -11.053454
208 2021-12-01 2.357184e+08 6.899490 ... -1.710283 3.594269 -10.239691
209 2022-01-01 7.049640e+07 -70.092958 ... -5.768089 5.429366 12.398597手机出货量
接口: macro_china_mobile_number
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/hyzs_list_EMI00225823.html
描述: 手机出货量, 数据区间从 201201-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 日期 | object | - |
| 最新值 | int64 | - |
| 涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近3月涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近6月涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近1年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近2年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近3年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_mobile_number_df = ak.macro_china_mobile_number()
print(macro_china_mobile_number_df)数据示例
日期 最新值 涨跌幅 ... 近1年涨跌幅 近2年涨跌幅 近3年涨跌幅
0 2012-01-01 2400.6 NaN ... NaN NaN NaN
1 2012-02-01 2998.9 24.922936 ... NaN NaN NaN
2 2012-03-01 3958.6 32.001734 ... NaN NaN NaN
3 2012-04-01 3528.7 -10.859900 ... NaN NaN NaN
4 2012-05-01 3586.8 1.646499 ... NaN NaN NaN
.. ... ... ... ... ... ... ...
117 2021-10-01 3357.5 56.599813 ... 28.379153 -6.655731 -12.866893
118 2021-11-01 3525.2 4.994788 ... 19.159005 1.176741 -0.333616
119 2021-12-01 3340.1 -5.250766 ... 25.591277 9.712916 -6.371587
120 2022-01-01 3302.2 -1.134697 ... -17.691924 58.660453 -3.013393
121 2022-02-01 1486.4 -54.987584 ... -31.688037 132.832080 2.432637菜篮子产品批发价格指数
接口: macro_china_vegetable_basket
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/hyzs_list_EMI00009275.html
描述: 菜篮子产品批发价格指数, 数据区间从 20050927-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 日期 | object | - |
| 最新值 | int64 | - |
| 涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近3月涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近6月涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近1年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近2年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近3年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_vegetable_basket_df = ak.macro_china_vegetable_basket()
print(macro_china_vegetable_basket_df)数据示例
日期 最新值 涨跌幅 ... 近1年涨跌幅 近2年涨跌幅 近3年涨跌幅
0 2005-09-27 123.80 NaN ... NaN NaN NaN
1 2005-09-28 123.00 -0.646204 ... NaN NaN NaN
2 2005-09-29 123.10 0.081301 ... NaN NaN NaN
3 2005-09-30 124.10 0.812348 ... NaN NaN NaN
4 2005-10-08 122.20 -1.531023 ... NaN NaN NaN
... ... ... ... ... ... ...
4100 2022-03-28 137.93 0.561388 ... 6.026597 6.608440 15.470908
4101 2022-03-29 138.45 0.377003 ... 6.952491 7.010357 15.712495
4102 2022-03-30 138.85 0.288913 ... 7.410846 7.978847 16.046803
4103 2022-03-31 139.38 0.381707 ... 8.180689 8.289954 16.489762
4104 2022-04-01 139.70 0.229588 ... 8.775208 8.622969 16.484616农产品批发价格总指数
接口: macro_china_agricultural_product
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/hyzs_list_EMI00009274.html
描述: 农产品批发价格总指数, 数据区间从 20050927-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 日期 | object | - |
| 最新值 | int64 | - |
| 涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近3月涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近6月涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近1年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近2年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近3年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_agricultural_product_df = ak.macro_china_agricultural_product()
print(macro_china_agricultural_product_df)数据示例
日期 最新值 涨跌幅 ... 近1年涨跌幅 近2年涨跌幅 近3年涨跌幅
0 2005-09-27 125.50 NaN ... NaN NaN NaN
1 2005-09-28 125.00 -0.398406 ... NaN NaN NaN
2 2005-09-29 125.00 0.000000 ... NaN NaN NaN
3 2005-09-30 125.80 0.640000 ... NaN NaN NaN
4 2005-10-08 124.20 -1.271860 ... NaN NaN NaN
... ... ... ... ... ... ...
4100 2022-03-28 134.83 0.499404 ... 6.349582 7.374373 15.259019
4101 2022-03-29 135.30 0.348587 ... 7.100451 7.748666 15.492958
4102 2022-03-30 135.03 -0.199557 ... 7.098668 8.127803 15.262484
4103 2022-03-31 136.10 0.792416 ... 8.265054 8.862582 16.175843
4104 2022-04-01 136.38 0.205731 ... 8.790683 9.156395 16.176846农副指数
接口: macro_china_agricultural_index
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/hyzs_list_EMI00662543.html
描述: 农副指数数据, 数据区间从 20111205-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 日期 | object | - |
| 最新值 | int64 | - |
| 涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近3月涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近6月涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近1年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近2年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近3年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_agricultural_index_df = ak.macro_china_agricultural_index()
print(macro_china_agricultural_index_df)数据示例
日期 最新值 涨跌幅 ... 近1年涨跌幅 近2年涨跌幅 近3年涨跌幅
0 2011-12-05 995 NaN ... NaN NaN NaN
1 2011-12-12 986 -0.904523 ... NaN NaN NaN
2 2011-12-19 990 0.405680 ... NaN NaN NaN
3 2011-12-26 988 -0.202020 ... NaN NaN NaN
4 2012-01-02 993 0.506073 ... NaN NaN NaN
... ... ... ... ... ... ...
2971 2022-03-28 1316 -0.679245 ... 7.428571 24.385633 55.739645
2972 2022-03-29 1311 -0.379939 ... 7.635468 23.913043 55.331754
2973 2022-03-30 1305 -0.457666 ... 7.495881 22.881356 54.620853
2974 2022-03-31 1303 -0.153257 ... 8.222591 22.347418 54.383886
2975 2022-04-01 1289 -1.074444 ... 6.090535 21.489161 52.906287能源指数
接口: macro_china_energy_index
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/hyzs_list_EMI00662539.html
描述: 能源指数数据, 数据区间从 20111205-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 日期 | object | - |
| 最新值 | int64 | - |
| 涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近3月涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近6月涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近1年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近2年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近3年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_energy_index_df = ak.macro_china_energy_index()
print(macro_china_energy_index_df)数据示例
日期 最新值 涨跌幅 ... 近1年涨跌幅 近2年涨跌幅 近3年涨跌幅
0 2011-12-05 1003 NaN ... NaN NaN NaN
1 2011-12-12 995 -0.797607 ... NaN NaN NaN
2 2011-12-19 987 -0.804020 ... NaN NaN NaN
3 2011-12-26 983 -0.405268 ... NaN NaN NaN
4 2012-01-02 984 0.101729 ... NaN NaN NaN
... ... ... ... ... ... ...
2972 2022-03-29 1208 -0.247729 ... 48.220859 84.992343 48.768473
2973 2022-03-30 1206 -0.165563 ... 47.252747 88.437500 48.522167
2974 2022-03-31 1207 0.082919 ... 47.735618 90.378549 48.645320
2975 2022-04-01 1207 0.000000 ... 48.098160 91.283677 48.828607
2976 2022-04-02 1208 0.082850 ... 47.858017 91.442155 47.858017大宗商品价格
接口: macro_china_commodity_price_index
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/hyzs_list_EMI00662535.html
描述: 大宗商品价格数据, 数据区间从 20111205-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 日期 | object | - |
| 最新值 | int64 | - |
| 涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近3月涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近6月涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近1年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近2年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近3年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_commodity_price_index_df = ak.macro_china_commodity_price_index()
print(macro_china_commodity_price_index_df)数据示例
日期 最新值 涨跌幅 ... 近1年涨跌幅 近2年涨跌幅 近3年涨跌幅
0 2011-12-05 999 NaN ... NaN NaN NaN
1 2011-12-12 991 -0.800801 ... NaN NaN NaN
2 2011-12-19 990 -0.100908 ... NaN NaN NaN
3 2011-12-26 988 -0.202020 ... NaN NaN NaN
4 2012-01-02 992 0.404858 ... NaN NaN NaN
... ... ... ... ... ... ...
2975 2022-03-31 1213 0.000000 ... 21.543086 68.005540 40.556199
2976 2022-04-01 1212 -0.082440 ... 20.958084 69.037657 40.277778
2977 2022-04-02 1212 0.000000 ... 20.717131 70.224719 40.440324
2978 2022-04-03 1212 0.000000 ... 20.837488 70.464135 40.440324
2979 2022-04-04 1212 0.000000 ... 20.837488 70.704225 40.440324费城半导体指数
接口: macro_global_sox_index
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/hyzs_list_EMI00055562.html
描述: 费城半导体指数数据, 数据区间从 19940504-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 日期 | object | - |
| 最新值 | int64 | - |
| 涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近3月涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近6月涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近1年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近2年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近3年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_global_sox_index_df = ak.macro_global_sox_index()
print(macro_global_sox_index_df)数据示例
日期 最新值 涨跌幅 ... 近1年涨跌幅 近2年涨跌幅 近3年涨跌幅
0 1994-05-04 119.0 NaN ... NaN NaN NaN
1 1994-05-05 118.3 -0.588235 ... NaN NaN NaN
2 1994-05-06 117.7 -0.507185 ... NaN NaN NaN
3 1994-05-09 115.6 -1.784197 ... NaN NaN NaN
4 1994-05-10 117.4 1.557093 ... NaN NaN NaN
... ... ... ... ... ... ...
6957 2022-03-25 3525.3 -0.209472 ... 19.102801 139.397788 154.948472
6958 2022-03-28 3547.2 0.621224 ... 14.194471 138.267003 158.203523
6959 2022-03-29 3625.6 2.210194 ... 18.691953 143.533165 159.804659
6960 2022-03-30 3508.6 -3.227052 ... 15.241990 127.048295 151.420628
6961 2022-03-31 3429.0 -2.268711 ... 9.730107 126.997398 145.716620义乌小商品指数-电子元器件
接口: macro_china_yw_electronic_index
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/hyzs_list_EMI00055551.html
描述: 义乌小商品指数-电子元器件数据, 数据区间从 20060911-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 日期 | object | - |
| 最新值 | int64 | - |
| 涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近3月涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近6月涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近1年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近2年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近3年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_yw_electronic_index_df = ak.macro_china_yw_electronic_index()
print(macro_china_yw_electronic_index_df)数据示例
日期 最新值 涨跌幅 近3月涨跌幅 近6月涨跌幅 近1年涨跌幅 近2年涨跌幅 近3年涨跌幅
0 2006-09-11 101.34 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1 2006-09-18 102.94 1.578844 NaN NaN NaN NaN NaN
2 2006-09-25 103.34 0.388576 NaN NaN NaN NaN NaN
3 2006-10-02 103.21 -0.125798 NaN NaN NaN NaN NaN
4 2006-10-09 103.06 -0.145335 NaN NaN NaN NaN NaN
.. ... ... ... ... ... ... ... ...
755 2022-03-07 100.18 -0.169407 0.089919 0.18 0.18 -0.802060 0.18
756 2022-03-14 100.09 -0.089838 0.039980 0.09 0.09 -0.407960 0.09
757 2022-03-21 106.11 6.014587 0.463927 6.11 6.11 5.845387 6.11
758 2022-03-28 103.06 -2.874376 0.243167 3.06 3.06 2.936476 3.06
759 2022-04-04 101.53 -1.484572 0.118332 1.53 1.53 1.469119 1.53建材指数
接口: macro_china_construction_index
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/hyzs_list_EMI00662541.html
描述: 建材指数数据, 数据区间从 20111205-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 日期 | object | - |
| 最新值 | int64 | - |
| 涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近3月涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近6月涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近1年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近2年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近3年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_construction_index_df = ak.macro_china_construction_index()
print(macro_china_construction_index_df)数据示例
日期 最新值 涨跌幅 ... 近1年涨跌幅 近2年涨跌幅 近3年涨跌幅
0 2011-12-05 1014 NaN ... NaN NaN NaN
1 2011-12-12 1013 -0.098619 ... NaN NaN NaN
2 2011-12-19 1005 -0.789733 ... NaN NaN NaN
3 2011-12-26 993 -1.194030 ... NaN NaN NaN
4 2012-01-02 991 -0.201410 ... NaN NaN NaN
... ... ... ... ... ... ...
2455 2022-04-03 1287 0.000000 ... 1.658768 42.209945 6.628003
2456 2022-04-04 1287 0.000000 ... 1.658768 42.209945 6.628003
2457 2022-04-05 1287 0.000000 ... 1.658768 42.209945 6.628003
2458 2022-04-06 1289 0.155400 ... 1.018809 42.430939 6.793703
2459 2022-04-07 1287 -0.155159 ... 0.704225 43.638393 6.628003建材价格指数
接口: macro_china_construction_price_index
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/hyzs_list_EMI00237146.html
描述: 建材价格指数数据, 数据区间从 20100615-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 日期 | object | - |
| 最新值 | int64 | - |
| 涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近3月涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近6月涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近1年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近2年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近3年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_construction_price_index_df = ak.macro_china_construction_price_index()
print(macro_china_construction_price_index_df)数据示例
日期 最新值 涨跌幅 ... 近1年涨跌幅 近2年涨跌幅 近3年涨跌幅
0 2010-06-15 1230.40 NaN ... NaN NaN NaN
1 2010-06-16 1245.10 1.194733 ... NaN NaN NaN
2 2010-08-01 1281.60 2.931491 ... NaN NaN NaN
3 2010-08-02 1214.90 -5.204432 ... NaN NaN NaN
4 2010-08-03 1218.90 0.329245 ... NaN NaN NaN
... ... ... ... ... ... ...
3841 2022-02-25 1099.01 1.567395 ... 1.467995 1.493295 2.177410
3842 2022-02-26 1088.05 -0.997261 ... 0.456094 0.481142 1.521824
3843 2022-02-27 1097.41 0.860255 ... 1.120479 1.345536 2.198733
3844 2022-02-28 1088.05 -0.852917 ... 0.977244 0.481142 1.549302
3845 2022-03-01 1097.41 0.860255 ... 1.419528 0.749139 2.051425物流景气指数
接口: macro_china_lpi_index
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/hyzs_list_EMI00352262.html
描述: 物流景气指数数据, 数据区间从 20130701-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 日期 | object | - |
| 最新值 | int64 | - |
| 涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近3月涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近6月涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近1年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近2年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近3年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_lpi_index_df = ak.macro_china_lpi_index()
print(macro_china_lpi_index_df)数据示例
日期 最新值 涨跌幅 ... 近1年涨跌幅 近2年涨跌幅 近3年涨跌幅
0 2013-07-01 52.4 NaN ... NaN NaN NaN
1 2013-08-01 52.9 0.954198 ... NaN NaN NaN
2 2013-09-01 53.3 0.756144 ... NaN NaN NaN
3 2013-10-01 53.6 0.562852 ... NaN NaN NaN
4 2013-11-01 53.0 -1.119403 ... NaN NaN NaN
.. ... ... ... ... ... ... ...
100 2021-11-01 53.6 0.186916 ... -6.782609 -8.998302 7.200000
101 2021-12-01 52.6 -1.865672 ... -7.557118 -10.238908 -3.839122
102 2022-01-01 51.1 -2.851711 ... -6.066176 2.404810 -4.841713
103 2022-02-01 51.2 0.195695 ... 2.811245 95.419847 3.225806
104 2022-03-01 48.7 -4.882812 ... -6.165703 -5.436893 -7.414449原油运输指数
接口: macro_china_bdti_index
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/hyzs_list_EMI00107668.html
描述: 原油运输指数数据, 数据区间从 20011227-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 日期 | object | - |
| 最新值 | int64 | - |
| 涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近3月涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近6月涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近1年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近2年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近3年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_bdti_index_df = ak.macro_china_bdti_index()
print(macro_china_bdti_index_df)数据示例
日期 最新值 涨跌幅 ... 近1年涨跌幅 近2年涨跌幅 近3年涨跌幅
0 2001-12-27 849 NaN ... NaN NaN NaN
1 2001-12-28 850 0.117786 ... NaN NaN NaN
2 2002-01-02 845 -0.588235 ... NaN NaN NaN
3 2002-01-03 826 -2.248521 ... NaN NaN NaN
4 2002-01-04 811 -1.815981 ... NaN NaN NaN
... ... ... ... ... ... ...
4921 2022-04-05 1469 7.304602 ... 110.157368 6.218366 138.087520
4922 2022-04-06 1547 5.309735 ... 125.839416 24.758065 150.729335
4923 2022-04-07 1653 6.851972 ... 144.888889 47.326203 167.909238
4924 2022-04-08 1677 1.451906 ... 154.863222 56.582633 174.918033
4925 2022-04-11 1730 3.160405 ... 167.801858 55.296230 172.870662超灵便型船运价指数
接口: macro_china_bsi_index
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/hyzs_list_EMI00107667.html
描述: 超灵便型船运价指数数据, 数据区间从 20060103-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 日期 | object | - |
| 最新值 | int64 | - |
| 涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近3月涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近6月涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近1年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近2年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近3年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_bsi_index_df = ak.macro_china_bsi_index()
print(macro_china_bsi_index_df)数据示例
日期 最新值 涨跌幅 ... 近1年涨跌幅 近2年涨跌幅 近3年涨跌幅
0 2006-01-03 1819 NaN ... NaN NaN NaN
1 2006-01-05 1825 0.329852 ... NaN NaN NaN
2 2006-01-09 1814 -0.602740 ... NaN NaN NaN
3 2006-01-11 1784 -1.653804 ... NaN NaN NaN
4 2006-01-12 1759 -1.401345 ... NaN NaN NaN
... ... ... ... ... ... ...
3984 2022-04-06 2605 -2.067669 ... 44.002211 437.113402 251.078167
3985 2022-04-07 2547 -2.226488 ... 42.131696 439.618644 243.261456
3986 2022-04-08 2502 -1.766784 ... 40.089586 451.101322 241.336971
3987 2022-04-11 2473 -1.159073 ... 38.932584 460.770975 245.874126
3988 2022-04-12 2448 -1.010918 ... 37.993236 455.102041 244.303797海岬型运费指数
接口: macro_shipping_bci
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/hyzs_list_EMI00107666.html
描述: 海岬型运费指数, 数据区间从 19990430-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 日期 | object | - |
| 最新值 | int64 | - |
| 涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近3月涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近6月涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近1年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近2年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近3年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_shipping_bci_df = ak.macro_shipping_bci()
print(macro_shipping_bci_df)数据示例
日期 最新值 涨跌幅 ... 近1年涨跌幅 近2年涨跌幅 近3年涨跌幅
0 1999-04-30 940 NaN ... NaN NaN NaN
1 1999-05-04 947 0.744681 ... NaN NaN NaN
2 1999-05-05 960 1.372756 ... NaN NaN NaN
3 1999-05-06 969 0.937500 ... NaN NaN NaN
4 1999-05-07 981 1.238390 ... NaN NaN NaN
... ... ... ... ... ... ...
5988 2023-03-03 1195 19.500000 ... -27.089689 -28.741801 445.375723
5989 2023-03-06 1329 11.213389 ... -18.715596 -25.504484 525.961538
5990 2023-03-07 1471 10.684725 ... -15.894797 -17.544843 571.474359
5991 2023-03-08 1550 5.370496 ... -18.248945 -15.068493 596.794872
5992 2023-03-09 1662 7.225806 ... -27.169150 -14.769231 546.774194波罗的海干散货指数
接口: macro_shipping_bdi
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/hyzs_list_EMI00107664.html
描述: 波罗的海干散货指数, 数据区间从 19881019-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 日期 | object | - |
| 最新值 | int64 | - |
| 涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近3月涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近6月涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近1年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近2年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近3年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_shipping_bdi_df = ak.macro_shipping_bdi()
print(macro_shipping_bdi_df)数据示例
日期 最新值 涨跌幅 ... 近1年涨跌幅 近2年涨跌幅 近3年涨跌幅
0 1988-10-19 1317 NaN ... NaN NaN NaN
1 1988-10-20 1316 -0.075930 ... NaN NaN NaN
2 1988-10-21 1328 0.911854 ... NaN NaN NaN
3 1988-10-24 1361 2.484940 ... NaN NaN NaN
4 1988-10-25 1363 0.146951 ... NaN NaN NaN
... ... ... ... ... ... ...
8577 2023-03-03 1211 5.764192 ... -42.442966 -31.310267 120.582878
8578 2023-03-06 1258 3.881090 ... -41.433892 -31.219245 103.889789
8579 2023-03-07 1298 3.179650 ... -41.923937 -29.032258 110.372771
8580 2023-03-08 1327 2.234206 ... -43.579932 -28.386400 115.072934
8581 2023-03-09 1379 3.918613 ... -46.090696 -27.459232 123.863636巴拿马型运费指数
接口: macro_shipping_bpi
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/hyzs_list_EMI00107665.html
描述: 巴拿马型运费指数, 数据区间从 19981231-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 日期 | object | - |
| 最新值 | int64 | - |
| 涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近3月涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近6月涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近1年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近2年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近3年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_shipping_bpi_df = ak.macro_shipping_bpi()
print(macro_shipping_bpi_df)数据示例
日期 最新值 涨跌幅 ... 近1年涨跌幅 近2年涨跌幅 近3年涨跌幅
0 1998-12-31 732 NaN ... NaN NaN NaN
1 1999-01-04 717 -2.049180 ... NaN NaN NaN
2 1999-01-05 709 -1.115760 ... NaN NaN NaN
3 1999-01-06 729 2.820874 ... NaN NaN NaN
4 1999-01-07 734 0.685871 ... NaN NaN NaN
... ... ... ... ... ... ...
5951 2023-03-03 1565 0.578406 ... -42.015561 -27.579824 67.379679
5952 2023-03-06 1582 1.086262 ... -43.195691 -29.406515 48.127341
5953 2023-03-07 1580 -0.126422 ... -45.536022 -29.495761 47.940075
5954 2023-03-08 1592 0.759494 ... -47.648800 -29.495128 49.063670
5955 2023-03-09 1624 2.010050 ... -49.154665 -27.435210 52.202437成品油运输指数
接口: macro_shipping_bcti
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/hyzs_list_EMI00107669.html
描述: 成品油运输指数, 数据区间从 20011217-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 日期 | object | - |
| 最新值 | int64 | - |
| 涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近3月涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近6月涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近1年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近2年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
| 近3年涨跌幅 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_shipping_bcti_df = ak.macro_shipping_bcti()
print(macro_shipping_bcti_df)数据示例
日期 最新值 涨跌幅 ... 近1年涨跌幅 近2年涨跌幅 近3年涨跌幅
0 2001-12-27 693 NaN ... NaN NaN NaN
1 2001-12-28 691 -0.288600 ... NaN NaN NaN
2 2002-01-02 688 -0.434153 ... NaN NaN NaN
3 2002-01-03 687 -0.145349 ... NaN NaN NaN
4 2002-01-04 687 0.000000 ... NaN NaN NaN
... ... ... ... ... ... ...
5148 2023-03-03 789 -1.743462 ... -20.383451 62.012320 22.136223
5149 2023-03-06 782 -0.887199 ... -20.930233 60.245902 14.160584
5150 2023-03-07 784 0.255754 ... -26.797386 60.655738 14.452555
5151 2023-03-08 827 5.484694 ... -21.163012 67.748479 20.729927
5152 2023-03-09 871 5.320435 ... -15.682478 73.161034 21.478382新增信贷数据
接口: macro_china_new_financial_credit
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/xzxd.html
描述: 中国新增信贷数据数据, 数据区间从 200801 至今, 月度数据
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 月份 | object | - |
| 当月 | float64 | 注意单位: 亿元 |
| 当月-同比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 当月-环比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 累计 | float64 | 注意单位: 亿元 |
| 累计-同比增长 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_new_financial_credit_df = ak.macro_china_new_financial_credit()
print(macro_china_new_financial_credit_df)数据示例
月份 当月 当月-同比增长 当月-环比增长 累计 累计-同比增长
0 2022年10月份 4431.0 -42.840557 -82.749358 183298.0 4.127067
1 2022年09月份 25686.0 44.669107 92.491007 178867.0 6.290669
2 2022年08月份 13344.0 4.963423 226.418787 153181.0 1.763815
3 2022年07月份 4088.0 -51.281135 -86.614276 139837.0 1.468657
4 2022年06月份 30540.0 31.740143 67.526056 135749.0 4.888659
.. ... ... ... ... ... ...
173 2008年05月份 3185.0 28.790942 -32.089552 21201.0 1.386830
174 2008年04月份 4690.0 11.137441 65.490473 18016.0 -2.288751
175 2008年03月份 2834.0 -35.838805 16.433854 13326.0 -6.273738
176 2008年02月份 2434.0 -41.179314 -69.793994 10492.0 7.050301
177 2008年01月份 8058.0 42.292071 1561.443299 8058.0 42.292071居民消费价格指数
接口: macro_china_cpi
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/cpi.html
描述: 中国居民消费价格指数, 数据区间从 200801 至今, 月度数据
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 月份 | object | - |
| 全国-当月 | float64 | - |
| 全国-同比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 全国-环比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 全国-累计 | float64 | - |
| 城市-当月 | float64 | - |
| 城市-同比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 城市-环比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 城市-累计 | float64 | - |
| 农村-当月 | float64 | - |
| 农村-同比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 农村-环比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 农村-累计 | float64 | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_cpi_df = ak.macro_china_cpi()
print(macro_china_cpi_df)数据示例
月份 全国-当月 全国-同比增长 ... 农村-同比增长 农村-环比增长 农村-累计
0 2022年10月份 102.1000 2.1000 ... 2.5000 0.1 102.0000
1 2022年09月份 102.8000 2.8000 ... 3.1000 0.4 102.0000
2 2022年08月份 102.5000 2.5000 ... 2.7000 -0.1 101.8000
3 2022年07月份 102.7000 2.7000 ... 3.0000 0.5 101.7000
4 2022年06月份 102.5000 2.5000 ... 2.6000 0.0 101.5000
.. ... ... ... ... ... ... ...
173 2008年05月份 107.7163 7.7163 ... 8.5481 -0.3 108.7612
174 2008年04月份 108.4829 8.4829 ... 9.2737 0.1 108.8147
175 2008年03月份 108.3097 8.3097 ... 9.0330 -0.5 108.6618
176 2008年02月份 108.7443 8.7443 ... 9.2344 2.4 108.4812
177 2008年01月份 107.0781 7.0781 ... 7.7209 1.2 107.7209国内生产总值
接口: macro_china_gdp
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/gdp.html
描述: 中国国内生产总值, 数据区间从 200601 至今, 月度数据
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 季度 | object | - |
| 国内生产总值-绝对值 | float64 | 注意单位: 亿元 |
| 国内生产总值-同比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 第一产业-绝对值 | float64 | 注意单位: 亿元 |
| 第一产业-同比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 第二产业-绝对值 | float64 | 注意单位: 亿元 |
| 第二产业-同比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 第三产业-绝对值 | float64 | 注意单位: 亿元 |
| 第三产业-同比增长 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_gdp_df = ak.macro_china_gdp()
print(macro_china_gdp_df)数据示例
季度 国内生产总值-绝对值 国内生产总值-同比增长 ... 第二产业-同比增长 第三产业-绝对值 第三产业-同比增长
0 2021-03-01 249310.0 18.3 ... 24.4 145355.0 15.6
1 2020-12-01 1015986.2 2.3 ... 2.6 553976.8 2.1
2 2020-09-01 719688.4 0.7 ... 0.9 401249.1 0.4
3 2020-06-01 454712.1 -1.6 ... -1.9 258427.4 -1.6
4 2020-03-01 205727.0 -6.8 ... -9.6 123008.5 -5.2
.. ... ... ... ... ... ... ...
56 2007-03-01 57159.3 13.8 ... 14.8 27703.2 14.1
57 2006-12-01 219438.5 12.7 ... 13.5 91762.2 14.1
58 2006-09-01 155816.8 12.8 ... 13.7 67187.0 13.7
59 2006-06-01 99752.2 13.1 ... 14.2 44996.5 13.6
60 2006-03-01 47078.9 12.5 ... 13.1 22648.0 13.1工业品出厂价格指数
接口: macro_china_ppi
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/ppi.html
描述: 工业品出厂价格指数, 数据区间从 200601 至今, 月度数据
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 月份 | object | - |
| 当月 | float64 | - |
| 当月同比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 累计 | float64 | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_ppi_df = ak.macro_china_ppi()
print(macro_china_ppi_df)数据示例
月份 当月 当月同比增长 累计
0 2022年10月份 98.700 -1.30 105.2000
1 2022年09月份 100.948 0.90 105.9397
2 2022年08月份 102.300 2.30 106.6000
3 2022年07月份 104.200 4.20 107.2000
4 2022年06月份 106.100 6.10 107.7000
.. ... ... ... ...
197 2006年05月份 102.430 2.43 102.5700
198 2006年04月份 101.870 1.87 102.6000
199 2006年03月份 102.490 2.49 102.9000
200 2006年02月份 103.010 3.01 103.0000
201 2006年01月份 103.050 3.05 103.0500采购经理人指数
接口: macro_china_pmi
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/pmi.html
描述: 采购经理人指数, 数据区间从 200801 至今, 月度数据
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 月份 | object | - |
| 制造业-指数 | float64 | - |
| 制造业-同比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 非制造业-指数 | float64 | - |
| 非制造业-同比增长 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_pmi_df = ak.macro_china_pmi()
print(macro_china_pmi_df)数据示例
月份 制造业-指数 制造业-同比增长 非制造业-指数 非制造业-同比增长
0 2022年10月份 49.2 0.000000 48.7 -7.061069
1 2022年09月份 50.1 1.008065 50.6 -4.887218
2 2022年08月份 49.4 -1.397206 52.6 10.736842
3 2022年07月份 49.0 -2.777778 53.8 0.938086
4 2022年06月份 50.2 -1.375246 54.7 2.242991
.. ... ... ... ... ...
173 2008年05月份 53.3 -4.308797 57.4 -7.717042
174 2008年04月份 59.2 1.023891 58.4 -3.311258
175 2008年03月份 58.4 4.099822 58.9 1.202749
176 2008年02月份 53.4 0.564972 59.3 -2.145215
177 2008年01月份 53.0 -3.811252 60.2 -0.331126中国城镇固定资产投资
接口: macro_china_gdzctz
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/gdzctz.html
描述: 中国城镇固定资产投资, 数据区间从 200802 至今, 月度数据
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 月份 | object | - |
| 当月 | float64 | 注意单位: 亿元 |
| 同比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 环比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 自年初累计 | float64 | 注意单位: 亿元 |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_gdzctz_df = ak.macro_china_gdzctz()
print(macro_china_gdzctz_df)数据示例
月份 当月 同比增长 环比增长 自年初累计
0 2022年10月份 50047.00 4.27 -7.84 471459.00
1 2022年09月份 54306.00 6.66 14.83 421412.00
2 2022年08月份 47294.00 6.57 -2.25 367106.00
3 2022年07月份 48382.00 3.75 -26.10 319812.00
4 2022年06月份 65466.00 5.62 24.89 271430.00
.. ... ... ... ... ...
158 2008年06月份 18171.78 29.49 53.29 58435.98
159 2008年05月份 11854.13 25.44 17.45 40264.20
160 2008年04月份 10093.14 25.37 -1.01 28410.07
161 2008年03月份 10195.65 27.31 NaN 18316.94
162 2008年02月份 NaN NaN NaN 8121.29海关进出口增减情况
接口: macro_china_hgjck
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/hgjck.html
描述: 中国海关进出口增减情况一览表, 数据区间从 200801 至今, 月度数据
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 月份 | object | - |
| 当月出口额-金额 | float64 | 注意单位: 亿美元 |
| 当月出口额-同比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 当月出口额-环比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 当月进口额-金额 | float64 | 注意单位: 亿美元 |
| 当月进口额-同比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 当月进口额-环比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 累计出口额-金额 | float64 | 注意单位: 亿美元 |
| 累计出口额-同比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 累计进口额-金额 | float64 | 注意单位: 亿美元 |
| 累计进口额-同比增长 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_hgjck_df = ak.macro_china_hgjck()
print(macro_china_hgjck_df)数据示例
月份 当月出口额-金额 当月出口额-同比增长 ... 累计出口额-同比增长 累计进口额-金额 累计进口额-同比增长
0 2022年10月份 2.983717e+08 -0.3 ... 11.1 2.264551e+09 3.5
1 2022年09月份 3.226903e+08 5.9 ... 12.5 2.051334e+09 4.0
2 2022年08月份 3.143794e+08 7.2 ... 13.5 1.813451e+09 4.5
3 2022年07月份 3.318411e+08 18.0 ... 14.5 1.578288e+09 5.2
4 2022年06月份 3.281211e+08 17.1 ... 13.9 1.347358e+09 5.7
.. ... ... ... ... ... ... ...
173 2008年05月份 1.204965e+08 28.1 ... 22.9 4.670271e+08 30.4
174 2008年04月份 1.187067e+08 21.8 ... 21.5 3.665725e+08 27.9
175 2008年03月份 1.089629e+08 30.6 ... 21.4 2.644787e+08 28.6
176 2008年02月份 8.736780e+07 6.5 ... 16.8 1.689377e+08 30.9
177 2008年01月份 1.096400e+08 26.6 ... 26.6 9.017445e+07 27.6财政收入
接口: macro_china_czsr
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/czsr.html
描述: 中国财政收入, 数据区间从 200801 至今, 月度数据
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 月份 | object | - |
| 当月 | float64 | 注意单位: 亿元 |
| 当月-同比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 当月-环比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 累计 | float64 | 注意单位: 亿元 |
| 累计-同比增长 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_czsr_df = ak.macro_china_czsr()
print(macro_china_czsr_df)数据示例
月份 当月 当月-同比增长 当月-环比增长 累计 累计-同比增长
0 2022年10月份 20246.00 15.651777 34.008472 173397.00 -4.5
1 2022年09月份 15108.00 8.440999 15.663757 153151.00 -6.6
2 2022年08月份 13062.00 5.577110 -33.896761 138043.00 -8.0
3 2022年07月份 19760.00 -4.077670 6.914836 124981.00 -9.2
4 2022年06月份 18482.00 -10.550770 48.497509 105221.00 -10.2
.. ... ... ... ... ... ...
169 2008年05月份 6268.15 52.602556 -8.157360 29064.37 33.8
170 2008年04月份 6824.88 17.016465 54.550663 22796.22 29.4
171 2008年03月份 4415.95 24.671449 6.184551 15971.34 35.5
172 2008年02月份 4158.75 36.552139 -43.775147 11555.39 40.2
173 2008年01月份 7396.64 42.352305 135.212710 7396.64 42.4外汇贷款数据
接口: macro_china_whxd
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/whxd.html
描述: 外汇贷款数据, 数据区间从 200802 至今, 月度数据
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 月份 | object | - |
| 当月 | float64 | 注意单位: 亿美元 |
| 同比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 环比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 累计 | float64 | 注意单位: 亿美元 |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_whxd_df = ak.macro_china_whxd()
print(macro_china_whxd_df)数据示例
月份 当月 同比增长 环比增长 累计
0 2022年10月份 -264.00 -303.08 -142.20 7895.00
1 2022年09月份 -109.00 -581.25 68.59 8159.00
2 2022年08月份 -347.00 -2378.57 -11.58 8268.00
3 2022年07月份 -311.00 -972.41 -79.77 8615.00
4 2022年06月份 -173.00 -269.61 -50.43 8926.00
.. ... ... ... ... ...
173 2008年05月份 30.04 -13.15 40.70 2739.34
174 2008年04月份 21.35 39.82 -79.40 2709.30
175 2008年03月份 103.62 279.28 -52.25 2687.95
176 2008年02月份 217.02 754.75 28.20 2584.33
177 2008年01月份 169.28 4508.33 1789.29 2367.31本外币存款
接口: macro_china_wbck
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/wbck.html
描述: 本外币存款, 数据区间从 200802 至今, 月度数据
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 月份 | object | - |
| 当月 | float64 | 注意单位: 亿元 |
| 同比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 环比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 累计 | float64 | 注意单位: 亿元 |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_wbck_df = ak.macro_china_wbck()
print(macro_china_wbck_df)数据示例
月份 当月 同比增长 环比增长 累计
0 2022年10月份 -2650.78 -132.917535 -110.068013 2610227.88
1 2022年09月份 26328.73 14.546846 134.206364 2612878.66
2 2022年08月份 11241.68 -19.737487 871.473473 2586549.93
3 2022年07月份 -1457.17 88.621966 -102.976736 2575308.25
4 2022年06月份 48951.94 22.914621 63.520287 2576765.42
.. ... ... ... ... ...
173 2008年05月份 8763.12 370.965835 22.035258 442540.86
174 2008年04月份 7180.81 69.117415 -33.125126 433777.74
175 2008年03月份 10737.68 25.845804 -19.689339 426596.93
176 2008年02月份 13370.18 152.665137 829.976560 415859.25
177 2008年01月份 1437.69 -72.142704 -59.893939 402489.07货币净投放与净回笼
提示: 该接口暂停更新
接口: macro_china_hb
目标地址: http://www.chinamoney.com.cn/chinese/hb/
描述: 央行币净投放与净回笼, 数据区间从 19970310 至今, 周或则月频率
限量: 单次返回指定 symbol 的所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| symbol | str | symbol="weekly"; choice of {"weekly", "monthly"} |
输出参数-weekly
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 日期 | object | - |
| 开始日期 | object | - |
| 结束日期 | object | - |
| 投放量 | float64 | 注意单位: 亿 |
| 回笼量 | float64 | 注意单位: 亿 |
| 净投放 | float64 | 注意单位: 亿 |
接口示例-weekly
python
import akshare as ak
macro_china_hb_df = ak.macro_china_hb(symbol="weekly")
print(macro_china_hb_df)数据示例-weekly
日期 开始日期 结束日期 投放量 回笼量 净投放
0 1997-11 1997-03-10 1997-03-16 0.0 0.0 0.0
1 1997-12 1997-03-17 1997-03-23 0.0 0.0 0.0
2 1997-13 1997-03-24 1997-03-30 0.0 0.0 0.0
3 1997-14 1997-03-31 1997-04-06 0.0 0.0 0.0
4 1997-15 1997-04-07 1997-04-13 0.0 0.0 0.0
... ... ... ... ... ...
1287 2021-50 2021-12-06 2021-12-12 500.0 2300.0 -1800.0
1288 2021-51 2021-12-13 2021-12-19 500.0 500.0 0.0
1289 2021-52 2021-12-20 2021-12-26 1000.0 500.0 500.0
1290 2022-01 2021-12-27 2022-01-02 6500.0 500.0 6000.0
1291 2022-02 2022-01-03 2022-01-09 300.0 7000.0 -6700.0输出参数-monthly
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 日期 | object | - |
| 投放量 | float64 | 注意单位: 亿 |
| 回笼量 | float64 | 注意单位: 亿 |
| 净投放 | float64 | 注意单位: 亿 |
接口示例-monthly
python
import akshare as ak
macro_china_hb_df = ak.macro_china_hb(symbol="monthly")
print(macro_china_hb_df)数据示例-monthly
日期 投放量 回笼量 净投放
0 1997-12 0.0 0.0 0.0
1 1997-11 0.0 0.0 0.0
2 1997-10 0.0 0.0 0.0
3 1997-09 0.0 0.0 0.0
4 1997-08 0.0 0.0 0.0
.. ... ... ... ...
294 2021-04 2200.0 2100.0 100.0
295 2021-03 2400.0 2500.0 -100.0
296 2021-02 8300.0 11440.0 -3140.0
297 2021-01 10740.0 12450.0 -1710.0
298 2022-01 300.0 7300.0 -7000.0央行公开市场操作
提示: 该接口暂停更新
接口: macro_china_gksccz
目标地址: http://www.chinamoney.com.cn/chinese/yhgkscczh/
描述: 央行公开市场操作; 数据区间从 20040116 至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 操作日期 | object | - |
| 期限 | float64 | 注意单位: 天 |
| 交易量 | float64 | 注意单位: 亿 |
| 中标利率 | float64 | 注意单位: % |
| 正/逆回购 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_gksccz_df = ak.macro_china_gksccz()
print(macro_china_gksccz_df)数据示例
操作日期 期限 交易量 中标利率 正/逆回购
0 2021-12-31 7 1000 2.20 逆回购
1 2021-12-30 7 1000 2.20 逆回购
2 2021-12-29 7 2000 2.20 逆回购
3 2021-12-28 7 2000 2.20 逆回购
4 2021-12-27 7 500 2.20 逆回购
... .. ... ... ...
2311 2004-05-27 28 200 2.69 正回购
2312 2004-05-20 28 300 2.65 正回购
2313 2004-05-13 28 150 2.55 正回购
2314 2004-05-13 91 50 2.83 正回购
2315 2004-01-16 14 400 2.82 逆回购新债发行
接口: macro_china_bond_public
目标地址: http://www.chinamoney.com.cn/chinese/xzjfx/
描述: 中国外汇交易中心暨全国银行间同业拆借中心-债券信息披露-新债发行; 近期债券发行数据
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 债券全称 | object | - |
| 债券类型 | object | - |
| 发行日期 | object | - |
| 计息方式 | object | - |
| 价格 | float64 | 注意单位: 元 |
| 债券期限 | object | - |
| 计划发行量 | float64 | 注意单位: 亿元 |
| 债券评级 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_bond_public_df = ak.macro_china_bond_public()
print(macro_china_bond_public_df)数据示例
债券全称 债券类型 发行日期 ... 债券期限 计划发行量 债券评级
0 2022年杭州市临安区新锦产业发展集团有限公司公司债券(第一期) 企业债 01-07 ... 3+4年 7.0 AA+
1 无锡市锡西新城产业发展集团有限公司2022年度第一期中期票据 中期票据 01-06 ... 3年 5.0 None
2 宁波舜农集团有限公司2022年度第一期中期票据 中期票据 01-06 ... 3年 10.0 None
3 2022年第一期淮北市建投控股集团有限公司小微企业增信集合债券 企业债 01-06 ... 3+1年 10.0 AAA
4 融腾2022年第一期个人汽车贷款资产支持证券(次级) 资产支持证券 01-06 ... 1507日 5.7 None
.. ... ... ... ... ... ... ...
229 山东高速集团有限公司2021年度第六期超短期融资券 超短期融资券 12-30 ... 269日 20.0 None
230 浪潮电子信息产业股份有限公司2021年度第四期超短期融资券 超短期融资券 12-30 ... 268日 10.0 None
231 陕西煤业化工集团有限责任公司2021年度第十二期中期票据 中期票据 12-30 ... 3年 20.0 None
232 陕西延长石油(集团)有限责任公司2021年度第四期中期票据 中期票据 12-30 ... 3年 20.0 None
233 昆明滇池投资有限责任公司2021年度第四期绿色超短期融资券 超短期融资券 12-29 ... 270日 10.0 None消费者信心指数
接口: macro_china_xfzxx
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/xfzxx.html
描述: 东方财富网-消费者信心指数
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 月份 | object | - |
| 消费者信心指数-指数值 | float64 | - |
| 消费者信心指数-同比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 消费者信心指数-环比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 消费者满意指数-指数值 | float64 | - |
| 消费者满意指数-同比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 消费者满意指数-环比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 消费者预期指数-指数值 | float64 | - |
| 消费者预期指数-同比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 消费者预期指数-环比增长 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_xfzxx_df = ak.macro_china_xfzxx()
print(macro_china_xfzxx_df)数据示例
月份 消费者信心指数-指数值 ... 消费者预期指数-同比增长 消费者预期指数-环比增长
0 2022年09月份 87.2 ... -28.995984 0.568828
1 2022年08月份 87.0 ... -26.134454 -1.897321
2 2022年07月份 87.9 ... -25.581395 -1.538462
3 2022年06月份 88.9 ... -27.949327 3.762828
4 2022年05月份 86.8 ... -30.063796 1.036866
.. ... ... ... ... ...
184 2007年05月份 112.8 ... 2.975654 0.351494
185 2007年04月份 112.3 ... 2.430243 1.426025
186 2007年03月份 111.0 ... 0.718133 -1.232394
187 2007年02月份 111.8 ... 2.805430 -0.525394
188 2007年01月份 112.4 ... 3.442029 -0.609225存款准备金率
接口: macro_china_reserve_requirement_ratio
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/ckzbj.html
描述: 国家统计局-存款准备金率
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 公布时间 | object | XXXX年X月 |
| 生效时间 | object | XXXX年X月 |
| 大型金融机构-调整前 | float64 | 注意单位: % |
| 大型金融机构-调整后 | float64 | 注意单位: % |
| 大型金融机构-调整幅度 | float64 | 注意单位: % |
| 中小金融机构-调整前 | float64 | 注意单位: % |
| 中小金融机构-调整后 | float64 | 注意单位: % |
| 中小金融机构-调整幅度 | float64 | 注意单位: % |
| 消息公布次日指数涨跌-上证 | float64 | 注意单位: % |
| 消息公布次日指数涨跌-深证 | float64 | 注意单位: % |
| 备注 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_reserve_requirement_ratio_df = ak.macro_china_reserve_requirement_ratio()
print(macro_china_reserve_requirement_ratio_df)数据示例
公布时间 ... 备注
0 2022年11月25日 ... 为保持流动性合理充裕,促进综合融资成本稳中有降,落实稳经济一揽子政策措施,巩固经济回稳向上基...
1 2022年04月15日 ... 为支持实体经济发展,促进综合融资成本稳中有降,中国人民银行决定于2022年4月25日下调金融...
2 2021年12月06日 ... 为支持实体经济发展,促进综合融资成本稳中有降,中国人民银行决定于2021年12月15日下调金...
3 2021年07月09日 ... 为支持实体经济发展,促进综合融资成本稳中有降,中国人民银行决定于2021年7月15日下调金融...
4 2020年04月03日 ... 为支持实体经济发展,促进加大对中小微企业的支持力度,降低社会融资实际成本,中国人民银行决定对...
5 2020年04月03日 ... 为支持实体经济发展,促进加大对中小微企业的支持力度,降低社会融资实际成本,中国人民银行决定对...
6 2020年01月01日 ... 为支持实体经济发展,降低社会融资实际成本,中国人民银行决定于2020年1月6日下调金融机构存...
7 2019年09月06日 ... 为支持实体经济发展,降低社会融资实际成本,中国人民银行决定于2019年9月16日全面下调金融...
8 2019年01月04日 ... 为进一步支持实体经济发展,优化流动性结构,降低融资成本,中国人民银行决定下调金融机构存款准备...
9 2019年01月04日 ... 为进一步支持实体经济发展,优化流动性结构,降低融资成本,中国人民银行决定下调金融机构存款准备...
10 2018年10月07日 ... 从2018年10月15日起,下调大型商业银行、股份制商业银行、城市商业银行、非县域农村商业银...
11 2018年06月24日 ... 从2018年7月5日起,下调大型商业银行、股份制商业银行、邮政储蓄银行、城市商业银行、非县域...
12 2018年04月17日 ... 从2018年4月25日起,下调大型商业银行、股份制商业银行、城市商业银行、非县域农村商业银行...
13 2016年02月29日 ... 自2016年3月1日起,普遍下调金融机构人民币存款准备金率0.5个百分点,以保持金融体系流动...
14 2015年10月23日 ... 2015-10-24,自同日起,下调金融机构人民币存款准备金率0.5个百分点,以保持银行体系...
15 2015年08月25日 ... 自2015年9月6日起,为进一步增强金融机构支持“三农”和小微企业的能力,额外降低县域农村商...
16 2015年04月19日 ... 自4月20日起对农信社、村镇银行等农村金融机构额外降低人民币存款准备金率1个百分点,并统一下...
17 2015年02月04日 ... 同时,为进一步增强金融机构支持结构调整的能力,加大对小微企业、“三农”以及重大水利工程建设的...
18 2012年05月12日 ... None
19 2012年02月18日 ... None
20 2011年11月30日 ... None
21 2011年06月14日 ... None
22 2011年05月12日 ... None
23 2011年04月17日 ... None
24 2011年03月18日 ... None
25 2011年02月18日 ... None
26 2011年01月14日 ... None
27 2010年12月10日 ... None
28 2010年11月19日 ... None
29 2010年11月10日 ... None
30 2010年05月02日 ... 从2010年5月10日起,上调存款类金融机构人民币存款准备金率0.5个百分点,农村信用社、村...
31 2010年02月12日 ... 从2010年2月25日起,上调存款类金融机构人民币存款准备金率0.5个百分点。为加大对“三农...
32 2010年01月12日 ... 从2010年1月18日起,上调存款类金融机构人民币存款准备金率0.5个百分点。为增强支农资金...
33 2008年12月22日 ... None
34 2008年11月26日 ... None
35 2008年10月08日 ... None
36 2008年09月15日 ... 从2008年9月25日起,除工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、交通银行、邮政储蓄银行暂...
37 2008年06月07日 ... None
38 2008年06月07日 ... 中国人民银行决定上调存款类金融机构人民币存款准备金率1个百分点,于2008年6月15日和25...
39 2008年05月12日 ... None
40 2008年04月16日 ... None
41 2008年03月18日 ... None
42 2008年01月16日 ... None
43 2007年12月08日 ... None
44 2007年11月10日 ... None
45 2007年10月13日 ... None
46 2007年09月06日 ... None
47 2007年07月30日 ... None
48 2007年05月18日 ... None
49 2007年04月29日 ... None
50 2007年04月05日 ... None
51 2007年02月16日 ... None
52 2007年01月05日 ... None社会消费品零售总额
接口: macro_china_consumer_goods_retail
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/xfp.html
描述: 东方财富-经济数据-社会消费品零售总额
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 月份 | object | - |
| 当月 | float64 | 注意单位: 亿元 |
| 同比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 环比增长 | float64 | 注意单位: % |
| 累计 | float64 | 注意单位: 亿元 |
| 累计-同比增长 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_consumer_goods_retail_df = ak.macro_china_consumer_goods_retail()
print(macro_china_consumer_goods_retail_df)数据示例
月份 当月 同比增长 环比增长 累计 累计-同比增长
0 2022年10月份 40271.0 -0.5 6.692277 360575.0 0.6
1 2022年09月份 37745.0 2.5 4.101164 320305.0 0.7
2 2022年08月份 36258.0 5.4 1.081684 282560.0 0.5
3 2022年07月份 35870.0 2.7 -7.413143 246302.0 -0.2
4 2022年06月份 38742.0 3.1 15.485736 210432.0 -0.7
.. ... ... ... ... ... ...
162 2008年05月份 8703.5 21.6 6.896340 42400.7 21.1
163 2008年04月份 8142.0 22.0 0.231436 33697.2 21.0
164 2008年03月份 8123.2 21.5 -2.770895 25555.2 20.6
165 2008年02月份 8354.7 19.1 -7.960517 17432.0 20.2
166 2008年01月份 9077.3 21.2 0.687720 9077.3 21.2全社会用电分类情况表
接口: macro_china_society_electricity
目标地址: http://finance.sina.com.cn/mac/#industry-6-0-31-1
描述: 国家统计局-全社会用电分类情况表
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 统计时间 | str | Y | - |
| 全社会用电量 | float | Y | 注意单位: 万千瓦时 |
| 全社会用电量同比 | float | Y | 注意单位: % |
| 各行业用电量合计 | float | Y | 注意单位: 万千瓦时 |
| 各行业用电量合计同比 | float | Y | 注意单位: % |
| 第一产业用电量 | float | Y | 注意单位: 万千瓦时 |
| 第一产业用电量同比 | float | Y | 注意单位: % |
| 第二产业用电量 | float | Y | 注意单位: 万千瓦时 |
| 第二产业用电量同比 | float | Y | 注意单位: % |
| 第三产业用电量 | float | Y | 注意单位: 万千瓦时 |
| 第三产业用电量同比 | float | Y | 注意单位: % |
| 城乡居民生活用电量合计 | float | Y | 注意单位: 万千瓦时 |
| 城乡居民生活用电量合计同比 | float | Y | 注意单位: % |
| 城镇居民用电量 | float | Y | 注意单位: 万千瓦时 |
| 城镇居民用电量同比 | float | Y | 注意单位: % |
| 乡村居民用电量 | float | Y | 注意单位: 万千瓦时 |
| 乡村居民用电量同比 | float | Y | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_society_electricity_df = ak.macro_china_society_electricity()
print(macro_china_society_electricity_df)数据示例
统计时间 全社会用电量 全社会用电量同比 ... 城镇居民用电量同比 乡村居民用电量 乡村居民用电量同比
0 2020.8 476760000.00 0.50 ... None None None
1 2020.7 403810000.00 -0.70 ... None None None
2 2020.6 335470000.00 -1.30 ... None None None
3 2020.5 271970000.00 -2.80 ... None None None
4 2020.4 212700000.00 -4.70 ... None None None
.. ... ... ... ... ... ... ...
171 2004.11 194584023.00 15.13 ... 8.95 8408040.00 10.48
172 2004.10 175828690.00 15.17 ... 8.74 7652223.00 8.99
173 2004.9 157131146.00 14.92 ... 8.58 6814158.00 9.80
174 2004.3 48045510.00 15.70 ... 9.85 2187609.00 11.68
175 2003.12 188912117.00 15.29 ... 16.12 8806708.00 5.79全社会客货运输量
接口: macro_china_society_traffic_volume
目标地址: http://finance.sina.com.cn/mac/#industry-10-0-31-1
描述: 国家统计局-全社会客货运输量-非累计
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 统计时间 | str | 年月 |
| 统计对象 | float | - |
| 货运量 | float | 注意单位: 亿吨 |
| 货运量同比增长 | float | 注意单位: % |
| 货物周转量 | float | 注意单位: 亿 |
| 公里货物周转量同比增长 | float | 注意单位: % |
| 客运量 | float | 注意单位: 亿人 |
| 客运量同比增长 | float | 注意单位: % |
| 旅客周转量 | float | 注意单位: 亿 |
| 公里旅客周转量同比增长 | float | 注意单位: % |
| 沿海主要港口货物吞吐量 | float | 注意单位: 亿吨 |
| 沿海主要港口货物吞吐量同比增长 | float | 注意单位: % |
| 其中:外贸货物吞吐量 | float | 注意单位: 亿吨 |
| 其中:外贸货物吞吐量同比增长 | float | 注意单位: % |
| 民航总周转量 | float | 注意单位: 亿 |
| 公里民航总周转 | float | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_society_traffic_volume_df = ak.macro_china_society_traffic_volume()
print(macro_china_society_traffic_volume_df)数据示例
统计时间 统计对象 货运量 货运量同比增长 ... 其中:外贸货物吞吐量 其中:外贸货物吞吐量同比增长 民航总周转量 公里民航总周转
0 2020.8 民航 54.94 -12.70 ... None None None None
1 2020.8 水运 6.72 0.60 ... None None None None
2 2020.8 公路 32.53 5.50 ... None None None None
3 2020.8 铁路 3.84 6.50 ... None None None None
4 2020.8 合计 43.10 4.80 ... None None None None
... ... ... ... ... ... ... ... ...
2088 1952.12 水运 None None ... None None None None
2089 1952.12 公路 None None ... None None None None
2090 1952.12 铁路 None None ... None None None None
2091 1952.12 合计 None None ... None None None None
2092 1952.12 民航 None None ... None None None None邮电业务基本情况
接口: macro_china_postal_telecommunicational
目标地址: http://finance.sina.com.cn/mac/#industry-11-0-31-1
描述: 国家统计局-邮电业务基本情况-非累计
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 统计时间 | str | 年月 |
| 邮电业务总量 | float | 注意单位: 亿元 |
| 邮电业务总量同比增长 | float | 注意单位: % |
| 邮政业务总量 | float | 注意单位: 亿元 |
| 邮政业务总量同比增长 | float | 注意单位: % |
| 电信业务总量 | float | 注意单位: 亿元 |
| 电信业务总量同比增长 | float | 注意单位: % |
| 函件总数 | float | 注意单位: 万件 |
| 函件总数同比增长 | float | 注意单位: % |
| 包件 | float | 注意单位: 万件 |
| 包件同比增长 | float | 注意单位: % |
| 特快专递 | float | 注意单位: 万件 |
| 特快专递同比增长 | float | 注意单位: % |
| 汇票 | float | 注意单位: 万张 |
| 汇票同比增长 | float | 注意单位: % |
| 订销报纸累计数 | float | 注意单位: 万份 |
| 订销报纸累计数同比增长 | float | 注意单位: % |
| 订销杂志累计数 | float | 注意单位: 万份 |
| 订销杂志累计数同比增长 | float | 注意单位: % |
| 集邮业务 | float | 注意单位: 万枚 |
| 集邮业务同比增长 | float | 注意单位: % |
| 邮政储蓄期末余额 | float | 注意单位: 亿元 |
| 邮政储蓄期末余额同比增长 | float | 注意单位: % |
| 长途电话通话时长 | float | 注意单位: 万 |
| 钟长途电话通话时长同比增长 | float | 注意单位: % |
| 本地电话期末用户数 | float | 注意单位: % |
| 本地电话期末用户数同比增长 | float | 注意单位: % |
| 城市电话用户数 | float | 注意单位: 万户 |
| 城市电话用户数同比增长 | float | 注意单位: % |
| 乡村电话用户数 | float | 注意单位: 万户 |
| 乡村电话用户数同比增长 | float | 注意单位: % |
| 无线寻呼用户数 | float | 注意单位: 万户 |
| 无线寻呼用户数同比增长 | float | 注意单位: % |
| 移动电话用户数 | float | 注意单位: 万户 |
| 移动电话用户数同比增长 | float | 注意单位: % |
| 固定电话用 | float | 注意单位: 万户 |
| 固定电话用户数同比增长 | float | 注意单位: % |
| 城市住宅电话用户 | float | 注意单位: 万户 |
| 城市住宅电话用户同比增长 | float | 注意单位: % |
| 乡村住宅电话用户 | float | 注意单位: 万户 |
| 乡村住宅电话用户同比增长 | float | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_postal_telecommunicational_df = ak.macro_china_postal_telecommunicational()
print(macro_china_postal_telecommunicational_df)数据示例
统计时间 邮电业务总量 邮电业务总量同比增长 ... 城市住宅电话用户同比增长 乡村住宅电话用户 乡村住宅电话用户同比增长
0 2020.8 None None ... None None None
1 2020.7 None None ... None None None
2 2020.6 None None ... None None None
3 2020.5 None None ... None None None
4 2020.4 None None ... None None None
.. ... ... ... ... ... ... ...
267 1970.12 None None ... None None None
268 1965.12 None None ... None None None
269 1962.12 None None ... None None None
270 1957.12 None None ... None None None
271 1952.12 None None ... None None None国际旅游外汇收入构成
接口: macro_china_international_tourism_fx
目标地址: http://finance.sina.com.cn/mac/#industry-15-0-31-3
描述: 国家统计局-国际旅游外汇收入构成
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 统计年度 | str | Y | 年 |
| 指标 | float | Y | - |
| 数量 | float | Y | 注意单位: 百万美元 |
| 比重 | float | Y | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_international_tourism_fx_df = ak.macro_china_international_tourism_fx()
print(macro_china_international_tourism_fx_df)数据示例
统计年度 指标 数量 比重
0 2019 总计 131254.00 None
1 2018 其他服务 11454.26 9.00
2 2018 住宿 18108.80 14.00
3 2018 总计 127103.00 100.00
4 2018 商品销售 32761.35 26.00
.. ... ... ... ...
238 1996 餐饮 1376.00 13.50
239 1995 总计 8733.00 100.00
240 1994 总计 7323.00 100.00
241 1993 总计 4683.00 100.00
242 1992 总计 3947.00 100.00民航客座率及载运率
接口: macro_china_passenger_load_factor
目标地址: http://finance.sina.com.cn/mac/#industry-20-0-31-1
描述: 国家统计局-民航客座率及载运率
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 统计年度 | str | Y | 年月 |
| 客座率 | float | Y | 注意单位: % |
| 载运率 | float | Y | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_passenger_load_factor_df = ak.macro_china_passenger_load_factor()
print(macro_china_passenger_load_factor_df)数据示例
统计时间 客座率 载运率
0 2020.7 74.80 67.80
1 2020.6 70.30 67.60
2 2020.5 68.50 66.10
3 2020.4 66.30 66.80
4 2020.3 58.60 62.70
.. ... ... ...
167 2006.6 72.00 64.60
168 2006.5 71.30 64.40
169 2006.4 76.30 69.00
170 2006.3 72.40 67.50
171 2006.2 72.70 64.60航贸运价指数
接口: macro_china_freight_index
目标地址: http://finance.sina.com.cn/mac/#industry-22-0-31-2
描述: 国家统计局-航贸运价指数
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 截止日期 | object | 年月 |
| 波罗的海好望角型船运价指数BCI | float64 | - |
| 灵便型船综合运价指数BHMI | float64 | - |
| 波罗的海超级大灵便型船BSI指数 | float64 | - |
| 波罗的海综合运价指数BDI | float64 | - |
| HRCI国际集装箱租船指数 | float64 | - |
| 油轮运价指数成品油运价指数BCTI | float64 | - |
| 油轮运价指数原油运价指数BDTI | float64 | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_freight_index_df = ak.macro_china_freight_index()
print(macro_china_freight_index_df)数据示例
截止日期 波罗的海好望角型船运价指数BCI ... 油轮运价指数成品油运价指数BCTI 油轮运价指数原油运价指数BDTI
0 2021-08-10 4328.0 ... NaN NaN
1 2021-08-09 4342.0 ... NaN NaN
2 2021-08-06 4359.0 ... NaN NaN
3 2021-08-05 4414.0 ... NaN NaN
4 2021-08-04 4302.0 ... NaN NaN
... ... ... ... ...
3845 2005-12-13 3459.0 ... 1326.0 2063.0
3846 2005-12-12 3476.0 ... 1286.0 2051.0
3847 2005-12-09 3509.0 ... 1261.0 2061.0
3848 2005-12-08 3553.0 ... NaN NaN
3849 2005-12-07 3709.0 ... NaN NaN央行货币当局资产负债
接口: macro_china_central_bank_balance
目标地址: http://finance.sina.com.cn/mac/#fininfo-8-0-31-2
描述: 国家统计局-央行货币当局资产负债
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 统计时间 | str | Y | 年月 |
| 国外资产 | float | Y | 注意单位: 亿元 |
| 外汇 | float | Y | 注意单位: 亿元 |
| 货币黄金 | float | Y | 注意单位: 亿元 |
| 其他国外资产 | float | Y | 注意单位: 亿元 |
| 对政府债权 | float | Y | 注意单位: 亿元 |
| 其中:中央政府 | float | Y | 注意单位: 亿元 |
| 对其他存款性公司债权 | float | Y | 注意单位: 亿元 |
| 对其他金融性公司债权 | float | Y | 注意单位: 亿元 |
| 对非货币金融机构债权 | float | Y | 注意单位: 亿元 |
| 对非金融性公司债权 | float | Y | 注意单位: 亿元 |
| 其他资产 | float | Y | 注意单位: 亿元 |
| 总资产 | float | Y | 注意单位: 亿元 |
| 储备货币 | float | Y | 注意单位: 亿元 |
| 发行货币 | float | Y | 注意单位: 亿元 |
| 金融性公司存款 | float | Y | 注意单位: 亿元 |
| 其他存款性公司 | float | Y | 注意单位: 亿元 |
| 其他金融性公司 | float | Y | 注意单位: 亿元 |
| 对金融机构负债 | float | Y | 注意单位: 亿元 |
| 准备金存款 | float | Y | 注意单位: 亿元 |
| 非金融性公司存款 | float | Y | 注意单位: 亿元 |
| 活期存款 | float | Y | 注意单位: 亿元 |
| 债券 | float | Y | 注意单位: 亿元 |
| 国外负债 | float | Y | 注意单位: 亿元 |
| 政府存款 | float | Y | 注意单位: 亿元 |
| 自有资金 | float | Y | 注意单位: 亿元 |
| 其他负债 | float | Y | 注意单位: 亿元 |
| 总负债 | float | Y | 注意单位: 亿元 |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_central_bank_balance_df = ak.macro_china_central_bank_balance()
print(macro_china_central_bank_balance_df)数据示例
统计时间 国外资产 外汇 ... 自有资金 其他负债 总负债
0 2020.8 218361.92 211684.91 ... 219.75 11750.36 365052.29
1 2020.7 218374.92 211723.16 ... 219.75 11068.35 357924.90
2 2020.6 218332.59 211742.47 ... 219.75 10222.08 363931.30
3 2020.5 218333.25 211802.63 ... 219.75 9494.26 367870.74
4 2020.4 218310.70 211914.83 ... 219.75 8914.45 360347.67
.. ... ... ... ... ... ... ...
279 1994.3 2437.60 2253.80 ... 280.50 -298.60 None
280 1993.12 1549.50 1431.80 ... 310.30 -255.00 None
281 1993.9 1451.00 1332.20 ... 310.30 -286.50 None
282 1993.6 1286.50 1183.00 ... 310.30 -411.60 None
283 1993.3 1324.00 1222.00 ... 310.30 -384.10 None保险业经营情况
接口: macro_china_insurance
目标地址: http://finance.sina.com.cn/mac/#fininfo-19-0-31-3
描述: 国家统计局-保险业经营情况
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 统计时间 | str | Y | 年月 |
| 省市地区 | float | Y | - |
| 原保险保费收入 | float | Y | 注意单位: 万元 |
| 财产险保费收入 | float | Y | 注意单位: 万元 |
| 人身险保费收入 | float | Y | 注意单位: 万元 |
| 人身险-寿险保费收入 | float | Y | 注意单位: 万元 |
| 人身险-健康险保费收入 | float | Y | 注意单位: 万元 |
| 人身险-意外险保费收入 | float | Y | 注意单位: 万元 |
| 养老保险公司企业年金缴费 | float | Y | 注意单位: 万元 |
| 原保险赔付支出 | float | Y | 注意单位: 万元 |
| 财产险保费赔付支出 | float | Y | 注意单位: 万元 |
| 人身险保费赔付支出 | float | Y | 注意单位: 万元 |
| 人身险-寿险赔付支出 | float | Y | 注意单位: 万元 |
| 人身险-健康险赔付支出 | float | Y | 注意单位: 万元 |
| 人身险-意外险赔付支出 | float | Y | 注意单位: 万元 |
| 业务及管理费 | float | Y | 注意单位: 万元 |
| 银行存款 | float | Y | 注意单位: 万元 |
| 投资 | float | Y | 注意单位: 万元 |
| 资产总额 | float | Y | 注意单位: 万元 |
| 养老保险公司企业年金受托管理资产 | float | Y | 注意单位: 万元 |
| 养老保险公司企业年金投资管理资产 | float | Y | 注意单位: 万元 |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_insurance_df = ak.macro_china_insurance()
print(macro_china_insurance_df)数据示例
统计时间 省市地区 原保险保费收入 ... 资产总额 养老保险公司企业年金受托管理资产 养老保险公司企业年金投资管理资产
0 2020.8 新疆 5176100.00 ... None None None
1 2020.8 宁夏 1564700.00 ... None None None
2 2020.8 青海 751400.00 ... None None None
3 2020.8 甘肃 3679100.00 ... None None None
4 2020.8 陕西 8222700.00 ... None None None
... ... ... ... ... ... ...
6755 1999.5 全国 5289491.00 ... None None None
6756 1999.4 全国 4161147.00 ... None None None
6757 1999.3 全国 2837194.00 ... 21408761.00 None None
6758 1999.2 全国 1543697.00 ... None None None
6759 1999.1 全国 885113.00 ... None None None货币供应量
接口: macro_china_supply_of_money
目标地址: http://finance.sina.com.cn/mac/#fininfo-1-0-31-1
描述: 国家统计局-货币供应量
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 统计时间 | str | Y | 年月 |
| 货币和准货币（广义货币M2） | float | Y | 注意单位: 亿元 |
| 货币和准货币（广义货币M2）同比增长 | float | Y | 注意单位: % |
| 货币(狭义货币M1) | float | Y | 注意单位: 亿元 |
| 货币(狭义货币M1)同比增长 | float | Y | 注意单位: % |
| 流通中现金(M0) | float | Y | 注意单位: 亿元 |
| 流通中现金(M0)同比增长 | float | Y | 注意单位: % |
| 活期存款 | float | Y | 注意单位: 亿元 |
| 活期存款同比增长 | float | Y | 注意单位: % |
| 准货币 | float | Y | 注意单位: 亿元 |
| 准货币同比增长 | float | Y | 注意单位: % |
| 定期存款 | float | Y | 注意单位: 亿元 |
| 定期存款同比增长 | float | Y | 注意单位: % |
| 储蓄存款出 | float | Y | 注意单位: 亿元 |
| 储蓄存款同比增长 | float | Y | 注意单位: % |
| 其他存款 | float | Y | 注意单位: 亿元 |
| 其他存款同比增长 | float | Y | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_supply_of_money_df = ak.macro_china_supply_of_money()
print(macro_china_supply_of_money_df)数据示例
统计时间 货币和准货币（广义货币M2） 货币和准货币（广义货币M2）同比增长 ... 储蓄存款同比增长 其他存款 其他存款同比增长
0 2020.8 2136800.00 10.40 ... None 235344.24 None
1 2020.7 2125458.46 10.70 ... None 240538.49 None
2 2020.6 2134948.66 11.10 ... None 228402.91 None
3 2020.5 2100183.74 11.10 ... None 233222.73 None
4 2020.4 2093533.83 11.10 ... None 241313.38 None
.. ... ... ... ... ... ... ...
507 1978.5 None None ... None None None
508 1978.4 None None ... None None None
509 1978.3 None None ... None None None
510 1978.2 None None ... None None None
511 1978.1 None None ... None None NoneFR007利率互换曲线历史数据
接口: macro_china_swap_rate
目标地址: http://www.chinamoney.com.cn/chinese/bkcurvfxhis/?cfgItemType=72&curveType=FR007
描述: 国家统计局-FR007 利率互换曲线历史数据
限量: 单次返回所有历史数据, 该接口只能获取近一年的数据的数据，其中每次只能获取一个月的数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 日期 | object | - |
| 曲线名称 | object | - |
| 时刻 | object | - |
| 价格类型 | object | - |
| 1M | float64 | - |
| 3M | float64 | - |
| 6M | float64 | - |
| 9M | float64 | - |
| 1Y | float64 | - |
| 2Y | float64 | - |
| 3Y | float64 | - |
| 4Y | float64 | - |
| 5Y | float64 | - |
| 7Y | float64 | - |
| 10Y | float64 | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_swap_rate_df = ak.macro_china_swap_rate(start_date="20220212", end_date="20220312")
print(macro_china_swap_rate_df)数据示例
日期 曲线名称 时刻 价格类型 ... 4Y 5Y 7Y 10Y
0 2022-03-11 FR007利率互换收盘曲线 16:30 报买 ... 2.4435 2.5505 2.6617 2.8240
1 2022-03-11 FR007利率互换收盘曲线 16:30 均值 ... 2.4565 2.5518 2.6907 2.8511
2 2022-03-11 FR007利率互换收盘曲线 16:30 报卖 ... 2.4695 2.5532 2.7197 2.8782
3 2022-03-11 FR007利率互换行情曲线 16:00 报买 ... 2.4800 2.5765 2.7200 2.8758
4 2022-03-11 FR007利率互换行情曲线 16:00 均值 ... 2.4850 2.5783 2.7324 2.8891
.. ... ... ... ... ... ... ... ... ...
895 2022-02-14 FR007利率互换行情曲线 10:00 均值 ... 2.4238 2.5236 2.6710 2.8269
896 2022-02-14 FR007利率互换行情曲线 10:00 报卖 ... 2.4329 2.5251 2.6825 2.8398
897 2022-02-14 FR007利率互换行情曲线 9:30 报买 ... 2.4045 2.5160 2.6461 2.7976
898 2022-02-14 FR007利率互换行情曲线 9:30 均值 ... 2.4212 2.5212 2.6647 2.8197
899 2022-02-14 FR007利率互换行情曲线 9:30 报卖 ... 2.4379 2.5264 2.6833 2.8419央行黄金和外汇储备
接口: macro_china_foreign_exchange_gold
目标地址: http://finance.sina.com.cn/mac/#fininfo-5-0-31-2
描述: 国家统计局-央行黄金和外汇储备, 比东财接口数据时间长
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 统计时间 | str | Y | 年月 |
| 黄金储备 | str | Y | 注意单位: 万盎司 |
| 国家外汇储备 | str | Y | 注意单位: 亿美元 |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_foreign_exchange_gold_df = ak.macro_china_foreign_exchange_gold()
print(macro_china_foreign_exchange_gold_df)数据示例
统计时间 黄金储备 国家外汇储备
0 2020.9 6264.00 31425.62
1 2020.8 6264.00 31646.09
2 2020.7 6264.00 31543.91
3 2020.6 6264.00 31123.28
4 2020.5 6264.00 31016.92
.. ... ... ...
343 1982.12 1267.00 69.86
344 1981.12 1267.00 27.08
345 1980.12 1280.00 -12.96
346 1979.12 1280.00 8.40
347 1978.12 1280.00 1.67商品零售价格指数
接口: macro_china_retail_price_index
目标地址: http://finance.sina.com.cn/mac/#price-12-0-31-1
描述: 国家统计局-商品零售价格指数
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 统计月份 | str | Y | 年月 |
| 居民消费项目 | str | Y | - |
| 零售商品价格指数 | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_retail_price_index_df = ak.macro_china_retail_price_index()
print(macro_china_retail_price_index_df)数据示例
统计月份 居民消费项目 零售商品价格指数
0 2020.8 建筑材料及五金电料 100.10
1 2020.8 燃料 90.70
2 2020.8 书报杂志及电子出版物 101.70
3 2020.8 中西药品及医疗保健用品 100.30
4 2020.8 金银珠宝 122.90
... ... ...
3777 2002.1 机电产品 94.10
3778 2002.1 家用电器及音像器材 94.20
3779 2002.1 体育娱乐用品 98.80
3780 2002.1 中西药品及医疗保健用品 97.30
3781 2002.1 书报杂志及电子出版物 101.00国房景气指数
接口: macro_china_real_estate
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/hyzs_list_EMM00121987.html
描述: 国家统计局-国房景气指数
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 日期 | object | - |
| 最新值 | float64 | - |
| 涨跌幅 | float64 | - |
| 近3月涨跌幅 | float64 | - |
| 近6月涨跌幅 | float64 | - |
| 近1年涨跌幅 | float64 | - |
| 近2年涨跌幅 | float64 | - |
| 近3年涨跌幅 | float64 | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_real_estate_df = ak.macro_china_real_estate()
print(macro_china_real_estate_df)数据示例
日期 最新值 涨跌幅 ... 近1年涨跌幅 近2年涨跌幅 近3年涨跌幅
0 1998-01-01 98.60 NaN ... NaN NaN NaN
1 1998-02-01 98.99 0.395538 ... NaN NaN NaN
2 1998-03-01 99.05 0.060612 ... NaN NaN NaN
3 1998-04-01 100.81 1.776880 ... NaN NaN NaN
4 1998-05-01 101.68 0.863010 ... NaN NaN NaN
.. ... ... ... ... ... ... ...
280 2022-03-01 96.66 -0.278552 ... -4.618117 -1.598290 -4.306504
281 2022-04-01 95.89 -0.796607 ... -5.349916 -3.023867 -5.190825
282 2022-05-01 95.60 -0.302430 ... -5.533597 -3.774534 -5.402731
283 2022-06-01 95.40 -0.209205 ... -5.619311 -4.456685 -5.628648
284 2022-07-01 95.26 -0.146751 ... -5.683168 -4.825657 -5.757816外汇和黄金储备
接口: macro_china_fx_gold
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/hjwh.html
描述: 中国外汇和黄金储备, 数据区间从 200801 至今, 月度数据
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 月份 | object | 年度和月份 |
| 黄金储备-数值 | float64 | 注意单位: 万盎司 |
| 黄金储备-同比 | float64 | 注意单位: 万盎司 |
| 黄金储备-环比 | float64 | 注意单位: 万盎司 |
| 国家外汇储备-数值 | float64 | 注意单位: 亿美元 |
| 国家外汇储备-同比 | float64 | 注意单位: 亿美元 |
| 国家外汇储备-环比 | float64 | 注意单位: 亿美元 |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_fx_gold_df = ak.macro_china_fx_gold()
print(macro_china_fx_gold_df)数据示例
月份 黄金储备-数值 黄金储备-同比 黄金储备-环比 国家外汇储备-数值 国家外汇储备-同比 国家外汇储备-环比
0 2008年01月份 NaN NaN NaN 15898.1040 43.914387 4.028224
1 2008年02月份 NaN NaN NaN 16471.3371 42.316677 3.605670
2 2008年03月份 NaN NaN NaN 16821.7700 39.944557 2.127532
3 2008年04月份 NaN NaN NaN 17566.5514 40.919594 4.427485
4 2008年05月份 NaN NaN NaN 17969.6074 39.011455 2.294451
.. ... ... ... ... ... ... ...
170 2022年03月份 1216.63 14.849008 1.690906 31879.9400 0.566714 -0.803808
171 2022年04月份 1197.31 8.126829 -1.587993 31197.2000 -2.453270 -2.141598
172 2022年05月份 1151.83 -3.223828 -3.798515 31277.8000 -2.918335 0.258357
173 2022年06月份 1138.23 3.053871 -1.180730 30712.7200 -4.441119 -1.806649
174 2022年07月份 1098.39 -3.963383 -3.500171 31040.7100 -4.073655 1.067929中国货币供应量
接口: macro_china_money_supply
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/hbgyl.html
描述: 东方财富-经济数据-中国宏观-中国货币供应量; 数据区间从 200801 至今, 月度数据
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 月份 | object | 年度和月份 |
| 货币和准货币(M2)-数量(亿元) | float64 | - |
| 货币和准货币(M2)-同比增长 | float64 | - |
| 货币和准货币(M2)-环比增长 | float64 | - |
| 货币(M1)-数量(亿元) | float64 | - |
| 货币(M1)-同比增长 | float64 | - |
| 货币(M1)-环比增长 | float64 | - |
| 流通中的现金(M0)-数量(亿元) | float64 | - |
| 流通中的现金(M0)-同比增长 | float64 | - |
| 流通中的现金(M0)-环比增长 | float64 | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_money_supply_df = ak.macro_china_money_supply()
print(macro_china_money_supply_df)数据示例
月份 货币和准货币(M2)-数量(亿元) ... 流通中的现金(M0)-同比增长 流通中的现金(M0)-环比增长
0 2022年10月份 2612914.57 ... 14.30 -0.258787
1 2022年09月份 2626600.92 ... 13.60 1.482068
2 2022年08月份 2595068.27 ... 14.30 0.747950
3 2022年07月份 2578078.57 ... 13.90 0.518710
4 2022年06月份 2581451.20 ... 13.80 0.485950
.. ... ... ... ... ...
173 2008年05月份 436221.60 ... 12.88 -2.014673
174 2008年04月份 429313.72 ... 10.70 1.171555
175 2008年03月份 423054.53 ... 11.12 -6.228418
176 2008年02月份 421037.84 ... 5.96 -11.503457
177 2008年01月份 417846.17 ... 31.21 20.896562全国股票交易统计表
接口: macro_china_stock_market_cap
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/gpjytj.html
描述: 全国股票交易统计表, 数据区间从 200801 至今, 月度数据
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 数据日期 | object | 年度和月份 |
| 发行总股本-上海 | float64 | 注意单位: 亿元 |
| 发行总股本-深圳 | float64 | 注意单位: 亿元 |
| 市价总值-上海 | float64 | 注意单位: 亿元 |
| 市价总值-深圳 | float64 | 注意单位: 亿元 |
| 成交金额-上海 | float64 | 注意单位: 亿元 |
| 成交金额-深圳 | float64 | 注意单位: 亿元 |
| 成交量-上海 | float64 | - |
| 成交量-深圳 | float64 | - |
| A股最高综合股价指数-上海 | float64 | - |
| A股最高综合股价指数-深圳 | float64 | - |
| A股最低综合股价指数-上海 | float64 | - |
| A股最低综合股价指数-深圳 | float64 | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_stock_market_cap_df = ak.macro_china_stock_market_cap()
print(macro_china_stock_market_cap_df)数据示例
数据日期 发行总股本-上海 ... A股最低综合股价指数-上海 A股最低综合股价指数-深圳
0 2022年11月份 NaN ... 2896.7572 2032.0920
1 2022年10月份 47240.00 ... 2885.0894 1974.9663
2 2022年09月份 47205.00 ... 3021.9309 2032.3677
3 2022年08月份 47038.00 ... 3155.1866 2231.3209
4 2022年07月份 46908.00 ... 3226.2315 2284.0597
.. ... ... ... ... ...
174 2008年05月份 14980.19 ... 3333.9510 1086.0100
175 2008年04月份 14785.95 ... 2990.7880 963.8400
176 2008年03月份 14476.47 ... 3357.2290 1186.6000
177 2008年02月份 14300.84 ... 4123.3050 1385.0400
178 2008年01月份 14198.16 ... 4330.6970 1424.3500上海银行业同业拆借报告
接口: macro_china_shibor_all
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_shibor
描述: 上海银行业同业拆借报告, 数据区间从20170317-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| O/N_定价 | float | Y | - |
| O/N_涨跌幅 | float | Y | 单位: 点 |
| 1W_定价 | float | Y | - |
| 1W_涨跌幅 | float | Y | 单位: 点 |
| 2W_定价 | float | Y | - |
| 2W_涨跌幅 | float | Y | 单位: 点 |
| 1M_定价 | float | Y | - |
| 1M_涨跌幅 | float | Y | 单位: 点 |
| 3M_定价 | float | Y | - |
| 3M_涨跌幅 | float | Y | 单位: 点 |
| 6M_定价 | float | Y | - |
| 6M_涨跌幅 | float | Y | 单位: 点 |
| 9M_定价 | float | Y | - |
| 9M_涨跌幅 | float | Y | 单位: 点 |
| 1Y_定价 | float | Y | - |
| 1Y_涨跌幅 | float | Y | 单位: 点 |
| ON_定价 | float | Y | - |
| ON_涨跌幅 | float | Y | 单位: 点 |
| 2M_定价 | float | Y | - |
| 2M_涨跌幅 | float | Y | 单位: 点 |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_shibor_all_df = ak.macro_china_shibor_all()
print(macro_china_shibor_all_df)数据示例
O/N_定价 O/N_涨跌幅 1W_定价 1W_涨跌幅 ... ON_定价 ON_涨跌幅 2M_定价 2M_涨跌幅
2017-03-17 2.6330 NaN 2.7250 NaN ... NaN NaN NaN NaN
2017-03-20 2.6325 -0.05 3.9428 121.78 ... 2.0283 NaN 4.5915 NaN
2017-03-21 2.6477 1.52 3.9094 116.23 ... 2.3883 36.00 4.6113 1.98
2017-03-22 2.6507 0.30 4.3795 161.15 ... 2.3100 -7.83 4.8365 22.52
2017-03-23 2.6570 0.63 4.3538 156.28 ... 2.2263 -8.37 4.5410 -29.55
... ... ... ... ... ... ... ... ...
2020-04-16 0.7020 -9.90 1.3475 -28.45 ... 1.2485 5.68 1.9365 -2.60
2020-04-17 0.7160 1.40 1.3490 -30.80 ... 1.2717 2.32 1.9140 -2.25
2020-04-20 0.8960 18.00 1.4882 -24.88 ... 1.4213 14.97 2.0012 8.72
2020-04-21 0.9010 0.50 1.4832 -25.08 ... 1.3310 -9.03 1.9972 -0.40
2020-04-22 0.9010 0.00 1.4188 -18.72 ... 1.2177 -11.33 1.9992 0.20人民币香港银行同业拆息
接口: macro_china_hk_market_info
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_hk_market_info
描述: 香港同业拆借报告, 数据区间从 20170320-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 日期 | object | 日期 |
| O/N_定价 | float64 | - |
| O/N_涨跌幅 | float64 | 单位: 点 |
| 1W_定价 | float64 | - |
| 1W_涨跌幅 | float64 | 单位: 点 |
| 2W_定价 | float64 | - |
| 2W_涨跌幅 | float64 | 单位: 点 |
| 1M_定价 | float64 | - |
| 1M_涨跌幅 | float64 | 单位: 点 |
| 3M_定价 | float64 | - |
| 3M_涨跌幅 | float64 | 单位: 点 |
| 6M_定价 | float64 | - |
| 6M_涨跌幅 | float64 | 单位: 点 |
| 9M_定价 | float64 | - |
| 9M_涨跌幅 | float64 | 单位: 点 |
| 1Y_定价 | float64 | - |
| 1Y_涨跌幅 | float64 | 单位: 点 |
| ON_定价 | float64 | - |
| ON_涨跌幅 | float64 | 单位: 点 |
| 2M_定价 | float64 | - |
| 2M_涨跌幅 | float64 | 单位: 点 |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_hk_market_info_df = ak.macro_china_hk_market_info()
print(macro_china_hk_market_info_df)数据示例
日期 1W_定价 1W_涨跌幅 2W_定价 ... ON_定价 ON_涨跌幅 2M_定价 2M_涨跌幅
0 2017-03-20 3.9428 NaN 4.2417 ... 2.0283 NaN 4.5915 NaN
1 2017-03-21 3.9094 -3.34 4.1647 ... 2.3883 36.00 4.6113 1.98
2 2017-03-22 4.3795 47.01 4.5853 ... 2.3100 -7.83 4.8365 22.52
3 2017-03-23 4.3538 -2.57 4.3930 ... 2.2263 -8.37 4.5410 -29.55
4 2017-03-24 4.3542 0.03 4.4410 ... 2.2438 1.75 4.6405 9.95
... ... ... ... ... ... ... ... ...
1327 2022-08-09 1.3648 -5.27 1.4678 ... 1.1943 -3.39 2.0330 -0.90
1328 2022-08-10 1.5283 16.35 1.6553 ... 1.3379 14.37 2.0668 3.38
1329 2022-08-11 1.6290 10.07 1.6748 ... 1.3677 2.97 2.0758 0.90
1330 2022-08-12 1.6195 -0.95 1.6733 ... 1.5007 13.30 2.0658 -1.00
1331 2022-08-15 1.5908 -2.87 1.6330 ... 1.3665 -13.42 2.0623 -0.35其他指标
中国日度沿海六大电库存
接口: macro_china_daily_energy
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_qihuo_energy_report
描述: 获取中国日度沿海六大电库存数据, 数据区间从20160101-至今, 不再更新, 只能获得历史数据
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| 数值 | float | Y | energy |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_daily_energy_df = ak.macro_china_daily_energy()
print(macro_china_daily_energy_df)数据示例
macro_china_daily_energy_df:
沿海六大电库存 日耗 存煤可用天数
2016-01-01 1167.60 64.20 18.19
2016-01-02 1162.90 63.40 18.34
2016-01-03 1160.80 62.60 18.54
2016-01-04 1185.30 57.60 20.58
2016-01-05 1150.20 57.20 20.11
... ... ...
2019-05-17 1639.47 61.71 26.56
2019-05-21 1591.92 62.67 25.40
2019-05-22 1578.63 59.54 26.51
2019-05-24 1671.83 60.65 27.56
2019-06-21 1786.64 66.57 26.84人民币汇率中间价报告
接口: macro_china_rmb
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_rmb_data
描述: 中国人民币汇率中间价报告, 数据区间从 20170103-20210513
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 日期 | object | 日期 |
| 美元/人民币_中间价 | float64 | - |
| 美元/人民币_涨跌幅 | float64 | 单位: 点 |
| 欧元/人民币_中间价 | float64 | - |
| 欧元/人民币_涨跌幅 | float64 | 单位: 点 |
| 100日元/人民币_中间价 | float64 | - |
| 100日元/人民币_涨跌幅 | float64 | 单位: 点对 |
| 港元/人民币_中间价 | float64 | - |
| 港元/人民币_涨跌幅 | float64 | 单位: 点 |
| 英镑/人民币_中间价 | float64 | - |
| 英镑/人民币_涨跌幅 | float64 | 单位: 点 |
| 澳元/人民币_中间价 | float64 | - |
| 澳元/人民币_涨跌幅 | float64 | 单位: 点 |
| 新西兰元/人民币_中间价 | float64 | - |
| 新西兰元/人民币_涨跌幅 | float64 | 单位: 点 |
| 新加坡元/人民币_中间价 | float64 | - |
| 新加坡元/人民币_涨跌幅 | float64 | 单位: 点 |
| 瑞郎/人民币_中间价 | float64 | - |
| 瑞郎/人民币_涨跌幅 | float64 | 单位: 点 |
| 加元/人民币_中间价 | float64 | - |
| 加元/人民币_涨跌幅 | float64 | 单位: 点 |
| 人民币/马来西亚林吉特_中间价 | float64 | - |
| 人民币/马来西亚林吉特_涨跌幅 | float64 | 单位: 点 |
| 人民币/俄罗斯卢布_中间价 | float64 | - |
| 人民币/俄罗斯卢布_涨跌幅 | float64 | 单位: 点 |
| 人民币/南非兰特_中间价 | float64 | - |
| 人民币/南非兰特_涨跌幅 | float64 | 单位: 点 |
| 人民币/韩元_中间价 | float64 | - |
| 人民币/韩元_涨跌幅 | float64 | 单位: 点 |
| 人民币/阿联酋迪拉姆_中间价 | float64 | - |
| 人民币/阿联酋迪拉姆_涨跌幅 | float64 | 单位: 点 |
| 人民币/沙特里亚尔_中间价 | float64 | - |
| 人民币/沙特里亚尔_涨跌幅 | float64 | 单位: 点 |
| 人民币/匈牙利福林_中间价 | float64 | - |
| 人民币/匈牙利福林_涨跌幅 | float64 | 单位: 点 |
| 人民币/波兰兹罗提_中间价 | float64 | - |
| 人民币/波兰兹罗提_涨跌幅 | float64 | 单位: 点 |
| 人民币/丹麦克朗_中间价 | float64 | - |
| 人民币/丹麦克朗_涨跌幅 | float64 | 单位: 点 |
| 人民币/瑞典克朗_中间价 | float64 | - |
| 人民币/瑞典克朗_涨跌幅 | float64 | 单位: 点 |
| 人民币/丹麦克朗_中间价 | float64 | - |
| 人民币/丹麦克朗_涨跌幅 | float64 | 单位: 点 |
| 人民币/挪威克朗_中间价 | float64 | - |
| 人民币/挪威克朗_涨跌幅 | float64 | 单位: 点 |
| 人民币/土耳其里拉_中间价 | float64 | - |
| 人民币/土耳其里拉_涨跌幅 | float64 | 单位: 点 |
| 人民币/墨西哥比索_中间价 | float64 | - |
| 人民币/墨西哥比索_涨跌幅 | float64 | 单位: 点 |
| 人民币/泰铢_中间价 | float64 | - |
| 人民币/泰铢_涨跌幅 | float64 | 单位: 点 |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_rmb_df = ak.macro_china_rmb()
print(macro_china_rmb_df)数据示例
日期 美元/人民币_中间价 美元/人民币_涨跌幅 ... 人民币/墨西哥比索_涨跌幅 人民币/泰铢_定价 人民币/泰铢_涨跌幅
0 2018-02-06 6.3072 0.0 ... 0.0 5.0191 0.0
1 2018-02-07 6.2882 -190.0 ... -184.0 5.0178 -13.0
2 2018-02-08 6.2822 -60.0 ... 286.0 5.0429 251.0
3 2018-02-09 6.3194 372.0 ... -64.0 5.0406 -23.0
4 2018-02-12 6.3001 -193.0 ... -146.0 5.0310 -96.0
.. ... ... ... ... ... ... ...
786 2021-05-07 6.4678 -217.0 ... -118.0 4.8283 310.0
787 2021-05-10 6.4425 -253.0 ... -171.0 4.8333 50.0
788 2021-05-11 6.4254 -171.0 ... 85.0 4.8434 101.0
789 2021-05-12 6.4258 4.0 ... 65.0 4.8503 69.0
790 2021-05-13 6.4612 354.0 ... 107.0 4.8427 -76.0深圳融资融券报告
接口: macro_china_market_margin_sz
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_market_margin_sz
描述: 深圳融资融券报告, 数据区间从 20100331-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| 融资买入额(元) | float | Y | - |
| 融资余额(元) | float | Y | - |
| 融券卖出量(股) | float | Y | - |
| 融券余量(股) | float | Y | - |
| 融券余额(元) | float | Y | - |
| 融资融券余额(元) | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_market_margin_sz_df = ak.macro_china_market_margin_sz()
print(macro_china_market_margin_sz_df)数据示例
融资买入额(元) 融资余额(元) 融券卖出量(股) 融券余量(股) 融券余额(元) \
2010-03-31 684569 670796 4000 3900 70895
2010-04-08 6713260 14467758 2100 3100 56023
2010-04-09 9357095 19732998 6700 5400 108362
2010-04-12 10406563 24813027 2200 1000 8100
2010-04-15 16607172 47980287 4200 5200 97676
... ... ... ... ...
2019-12-12 25190412075 423457288662 29769255 209557883 2504593151
2019-12-13 29636811209 423422868505 32820867 206092170 2509424768
2019-12-16 39166060634 428851154451 44000215 217123568 2647520178
2019-12-17 46930557203 433966722200 40492711 220945538 2750371397
2019-12-18 41043515833 438511398249 39150376 224554586 2761303194
融资融券余额(元)
2010-03-31 741691
2010-04-08 14523781
2010-04-09 19841360
2010-04-12 24821127
2010-04-15 48077963
...
2019-12-12 425961881813
2019-12-13 425932293273
2019-12-16 431498674629
2019-12-17 436717093597
2019-12-18 441272701443上海融资融券报告
接口: macro_china_market_margin_sh
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_market_margin_sse
描述: 上海融资融券报告, 数据区间从 20100331-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 日期 | object | 日期-索引 |
| 融资余额 | float64 | 注意单位：元 |
| 融资买入额 | float64 | 注意单位：元 |
| 融券余量 | float64 | 注意单位：股 |
| 融券余额 | float64 | 注意单位：元 |
| 融券卖出量 | float64 | 注意单位：股 |
| 融资融券余额 | float64 | 注意单位：元 |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_market_margin_sh_df = ak.macro_china_market_margin_sh()
print(macro_china_market_margin_sh_df)数据示例
日期 融资余额 ... 融券卖出量 融资融券余额
0 2010-03-31 5.824813e+06 ... 3100.0 5.848955e+06
1 2010-04-01 6.842114e+06 ... 0.0 6.859439e+06
2 2010-04-02 6.762781e+06 ... 0.0 6.774710e+06
3 2010-04-06 1.009124e+07 ... 0.0 1.010151e+07
4 2010-04-07 2.508683e+07 ... 1400.0 2.512524e+07
... ... ... ... ...
3144 2023-03-15 7.867342e+11 ... 522934621.0 8.441091e+11
3145 2023-03-16 7.871630e+11 ... 560917271.0 8.437319e+11
3146 2023-03-17 7.863836e+11 ... 576102845.0 8.437294e+11
3147 2023-03-20 7.876924e+11 ... 572666105.0 8.448813e+11
3148 2023-03-21 7.885208e+11 ... 537181647.0 8.458391e+11上海黄金交易所报告
接口: macro_china_au_report
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_sge_report
描述: 上海黄金交易所报告, 数据区间从 20140905-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 日期 | object | - |
| 商品 | object | - |
| 开盘价 | float64 | - |
| 最高价 | float64 | - |
| 最低价 | float64 | - |
| 收盘价 | float64 | - |
| 涨跌 | float64 | - |
| 涨跌幅 | float64 | - |
| 加权平均价 | float64 | - |
| 成交量 | float64 | - |
| 成交金额 | float64 | - |
| 持仓量 | float64 | - |
| 交收方向 | object | - |
| 交收量 | float64 | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_au_report_df = ak.macro_china_au_report()
print(macro_china_au_report_df)数据示例
日期 商品 开盘价 ... 持仓量 交收方向 交收量
0 2014-09-05 Pt9995 293.50 ... NaN NaN
1 2014-09-05 Ag(T+D) 4159.00 ... 5252236.0 空支付多 NaN
2 2014-09-05 Ag99.99 4218.00 ... 322.0 NaN
3 2014-09-05 Au(T+D) 250.52 ... 144574.0 多支付空 11848.0
4 2014-09-05 mAu(T+D) 250.87 ... 130808.0 多支付空 23644.0
... ... ... ... ... ... ...
24389 2023-03-23 NYAuTN12 437.60 ... 28328.0 NaN
24390 2023-03-23 PGC30g 444.00 ... NaN NaN
24391 2023-03-23 Pt99.95 227.20 ... NaN NaN
24392 2023-03-23 Au99.99 434.00 ... NaN NaN
24393 2023-03-23 Ag(T+D) 5108.00 ... 4965526.0 空支付给多 17670.0中国电煤价格指数
全国综合电煤价格指数
接口: macro_china_ctci
目标地址: http://jgjc.ndrc.gov.cn/dmzs.aspx?clmId=741
描述: 获取中国电煤价格指数-全国综合电煤价格指数图, 20140101-至今的所有历史数据
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| date | str | Y | 日期 |
| value | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_ctci_df = ak.macro_china_ctci()
print(macro_china_ctci_df)数据示例
date value
0 20140201 495.79
1 20140301 484.88
2 20140401 470.61
3 20140501 461.02
4 20140601 454.23
5 20140701 443.48
6 20140801 430.77
7 20140901 417.76
8 20141001 412.30
9 20141101 415.58
67 20190901 486.79
68 20191001 489.88
69 20191101 492.01
70 20191201 483.09各价区电煤价格指数
接口: macro_china_ctci_detail
目标地址: http://jgjc.ndrc.gov.cn/dmzs.aspx?clmId=741
描述: 获取中国电煤价格指数-各价区电煤价格指数, 具体年具体月的历史数据
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 环比 | str | Y | 日期 |
| 上期 | float | Y | - |
| 同比 | float | Y | - |
| 本期 | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_ctci_detail_df = ak.macro_china_ctci_detail()
print(macro_china_ctci_detail_df)数据示例
环比 上期 同比 本期
全国 -1.81 492.01 -7.11 483.09
天津市 -1.72 482.96 -12.83 474.65
冀北 0.56 453.80 -6.82 456.32
冀南 -0.89 471.71 -8.22 467.51
山西省 -2.43 344.46 -11.06 336.08
蒙西 0.51 292.07 4.31 293.56
蒙东 -0.04 274.00 11.53 273.90
辽宁省 -1.25 545.90 -6.91 539.09
吉林省 -0.97 556.83 -5.14 551.43
黑龙江省 -0.27 540.51 -0.84 539.07
上海市 -1.43 519.98 -10.75 512.55
江苏省 -0.85 535.04 -9.17 530.51
浙江省 -0.29 571.41 -2.57 569.78
安徽省 -1.12 574.23 -8.08 567.78
福建省 -1.01 532.02 -13.31 526.62
江西省 0.41 649.13 -5.46 651.79
山东省 -1.62 547.18 -12.24 538.33
河南省 -2.10 499.34 -18.86 488.87
湖北省 -0.75 583.65 -10.48 579.30
湖南省 -0.55 616.56 -9.44 613.18
广东省 -1.38 562.91 -8.65 555.12
广西自治区 0.48 682.33 -6.23 685.59
海南省 3.02 505.27 -4.46 520.53
重庆市 -5.14 613.98 -4.42 582.43
四川省 -0.10 570.25 -8.56 569.70
贵州省 0.85 488.61 -1.55 492.78
云南省 -3.38 457.68 -19.56 442.19
陕西省 -2.02 393.92 -10.11 385.95
甘肃省 0.30 463.03 -9.62 464.42
青海省 2.49 529.57 2.57 542.76
宁夏自治区 -2.46 362.00 -3.44 353.08
新疆自治区 -0.33 258.74 0.09 257.89历史电煤价格指数
接口: macro_china_ctci_detail_hist
目标地址: http://jgjc.ndrc.gov.cn/dmzs.aspx?clmId=741
描述: 获取中国电煤价格指数-历史电煤价格指数, 具体年的历史数据
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| year | str | Y | year="2018", 从 2014-2019 年 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 地区 | str | Y | 日期 |
| 月份 | float | Y | - |
| --- | --- | --- | - |
| 月份 | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_ctci_detail_hist_df = ak.macro_china_ctci_detail_hist(year="2018")
print(macro_china_ctci_detail_hist_df)数据示例
地区 2018年01月 2018年02月 2018年03月 2018年04月 2018年05月 2018年06月 2018年07月 \
0 全国 549.12 567.21 546.58 522.78 515.39 528.57 532.53
1 天津市 561.23 583.85 585.94 551.54 524.41 528.97 540.94
2 冀北 510.57 534.05 517.08 474.42 453.55 461.06 467.58
3 冀南 530.74 540.18 532.12 514.28 503.97 497.25 493.77
4 山西省 393.98 408.07 396.38 370.90 364.30 374.28 376.38
5 蒙西 301.63 301.46 292.33 276.21 275.37 286.48 281.19
6 蒙东 230.38 227.76 242.35 246.00 248.76 250.37 242.71
7 辽宁省 563.70 563.07 558.31 538.79 530.65 537.27 553.26
8 吉林省 543.02 548.27 535.59 513.15 506.41 522.02 544.06
9 黑龙江省 519.31 522.83 495.48 477.43 470.00 472.85 483.66
10 上海市 645.34 643.98 647.36 600.11 578.45 584.03 602.29
11 江苏省 644.64 651.17 624.19 588.70 576.74 583.94 589.85
12 浙江省 636.39 637.83 625.57 592.52 609.26 618.92 586.79
13 安徽省 647.37 661.77 635.92 604.14 587.82 592.20 603.95
14 福建省 656.82 650.69 649.71 613.20 573.53 600.93 618.63
15 江西省 751.64 765.61 739.68 691.16 662.62 677.83 690.77
16 山东省 628.53 649.27 634.08 592.92 573.53 586.10 594.91
17 河南省 613.92 631.25 621.77 594.66 593.18 601.12 608.91
18 湖北省 677.92 703.40 686.57 632.80 610.36 621.44 642.14
19 湖南省 718.96 737.04 719.14 668.50 640.31 649.64 678.89
20 广东省 651.36 657.91 649.06 634.28 630.47 640.65 639.35
21 广西自治区 756.91 754.45 757.12 745.06 716.98 721.96 705.18
22 海南省 614.98 625.04 637.07 593.45 525.72 565.77 587.75
23 重庆市 619.37 629.52 620.51 598.80 571.14 570.81 611.41
24 四川省 648.10 654.02 651.93 619.14 601.58 605.26 612.76
25 贵州省 518.60 505.77 500.04 497.16 493.63 486.77 489.90
26 云南省 467.09 388.74 421.98 447.52 482.76 513.48 510.29
27 陕西省 463.31 478.76 465.24 442.26 435.63 436.38 428.95
28 甘肃省 505.24 509.11 500.83 489.16 487.85 468.13 464.82
29 青海省 544.92 549.28 548.58 536.46 524.28 510.17 516.74
30 宁夏自治区 400.22 398.22 391.12 370.74 370.42 382.99 378.98
31 新疆自治区 254.34 269.80 250.79 235.72 238.54 245.57 234.11
2018年08月 2018年09月 2018年10月 2018年11月 2018年12月
0 522.40 522.16 523.47 520.09 522.20
1 544.64 541.17 548.94 544.48 541.99
2 466.16 471.52 485.16 489.72 490.16
3 500.48 499.84 505.87 509.36 513.28
4 371.11 371.23 378.49 377.88 375.88
5 273.10 282.96 286.80 281.42 284.51
6 228.15 242.71 251.47 245.58 250.44
7 563.19 573.65 577.80 579.09 563.81
8 573.05 588.78 592.40 581.29 568.79
9 520.07 539.22 537.95 543.64 535.24
10 607.19 585.45 574.96 574.26 555.67
11 583.12 577.07 582.36 584.04 576.59
12 575.81 583.42 587.16 584.79 587.46
13 599.81 598.09 605.65 617.72 610.69
14 609.29 604.87 601.59 607.44 608.93
15 690.62 691.52 695.14 689.43 678.53
16 590.17 588.25 596.28 613.43 616.25
17 605.13 595.11 597.53 602.47 599.72
18 638.43 625.53 629.82 647.10 653.36
19 677.36 671.32 678.18 677.13 668.14
20 629.72 626.41 616.66 607.70 612.66
21 712.84 724.77 729.57 731.13 716.45
22 587.61 590.36 558.11 544.82 534.33
23 594.85 597.89 608.23 609.34 618.87
24 622.66 608.49 601.19 623.04 642.92
25 502.76 503.33 498.03 500.56 513.44
26 530.24 540.00 541.58 549.68 569.41
27 412.37 418.11 420.12 429.35 434.98
28 454.77 482.04 502.39 513.85 501.55
29 522.63 516.94 517.64 529.17 546.25
30 374.67 376.04 372.16 365.67 368.41
31 229.33 251.85 254.20 257.66 265.38中国香港宏观
消费者物价指数
接口: macro_china_hk_cpi
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_8_0.html
描述: 东方财富-经济数据一览-中国香港-消费者物价指数
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | - |
| 现值 | float64 | - |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_hk_cpi_df = ak.macro_china_hk_cpi()
print(macro_china_hk_cpi_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2021-11-01 102.0 NaN 2021-12-21
1 2021-10-01 99.2 102.0 2021-11-22
2 2021-09-01 101.5 99.2 2021-10-22
3 2021-08-01 101.4 101.5 2021-09-20
4 2021-07-01 101.3 101.4 2021-08-19
.. ... ... ... ...
161 2008-06-01 79.7 80.4 NaN
162 2008-05-01 79.5 79.7 NaN
163 2008-04-01 79.0 79.5 NaN
164 2008-03-01 79.0 79.0 NaN
165 2008-02-01 77.9 79.0 NaN消费者物价指数年率
接口: macro_china_hk_cpi_ratio
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_8_1.html
描述: 东方财富-经济数据一览-中国香港-消费者物价指数年率
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | 注意单位: % |
| 现值 | float64 | 注意单位: % |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_hk_cpi_ratio_df = ak.macro_china_hk_cpi_ratio()
print(macro_china_hk_cpi_ratio_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2021-11-01 1.7 NaN 2021-12-21
1 2021-10-01 1.4 1.7 2021-11-22
2 2021-09-01 1.6 1.4 2021-10-22
3 2021-08-01 3.7 1.6 2021-09-20
4 2021-07-01 0.7 3.7 2021-08-19
.. ... ... ... ...
161 2008-06-01 5.7 6.1 NaN
162 2008-05-01 5.4 5.7 NaN
163 2008-04-01 4.2 5.4 NaN
164 2008-03-01 6.3 4.2 NaN
165 2008-02-01 3.2 6.3 NaN失业率
接口: macro_china_hk_rate_of_unemployment
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_8_2.html
描述: 东方财富-经济数据一览-中国香港-失业率
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | 注意单位: % |
| 现值 | float64 | 注意单位: % |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_hk_rate_of_unemployment_df = ak.macro_china_hk_rate_of_unemployment()
print(macro_china_hk_rate_of_unemployment_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2021-11-01 4.3 NaN 2021-12-16
1 2021-10-01 4.5 4.3 2021-11-16
2 2021-09-01 4.7 4.5 2021-10-21
3 2021-08-01 5.0 4.7 2021-09-16
4 2021-07-01 5.5 5.0 2021-08-18
.. ... ... ... ...
161 2008-06-01 3.3 3.2 NaN
162 2008-05-01 3.3 3.3 NaN
163 2008-04-01 3.3 3.3 NaN
164 2008-03-01 3.3 3.3 NaN
165 2008-02-01 3.4 3.3 NaNGDP
接口: macro_china_hk_gbp
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_8_3.html
描述: 东方财富-经济数据一览-中国香港-香港 GDP
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | 注意单位: 亿港元 |
| 现值 | float64 | 注意单位: 亿港元 |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_hk_gbp_df = ak.macro_china_hk_gbp()
print(macro_china_hk_gbp_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2021-09-01 NaN NaN NaT
1 2021-06-01 NaN NaN NaT
2 2021-03-01 NaN NaN NaT
3 2020-12-01 NaN NaN NaT
4 2020-09-01 NaN NaN NaT
5 2020-06-01 NaN NaN NaT
6 2020-03-01 NaN NaN NaT
7 2019-12-01 NaN NaN NaT
8 2019-09-01 NaN NaN NaT
9 2019-06-01 7140.39 NaN NaT
10 2019-03-01 7018.22 7140.39 NaT
11 2018-12-01 6761.12 7018.22 NaT
12 2018-09-01 6346.83 6761.12 NaT
13 2018-06-01 6879.66 6346.83 NaT
14 2018-03-01 7208.97 6879.66 NaT
15 2017-12-01 6450.58 7208.97 NaT
16 2017-09-01 6034.78 6450.58 NaT
17 2017-06-01 6113.13 6034.78 NaT
18 2017-03-01 6575.42 6113.13 NaT
19 2016-12-01 6227.49 6575.42 NaT
20 2016-09-01 5808.87 6227.49 NaT
21 2016-06-01 5643.75 5808.87 NaT
22 2016-03-01 6138.84 5643.75 NaT
23 2015-12-01 5887.48 6138.84 NaT
24 2015-09-01 5504.83 5887.48 NaT
25 2015-06-01 5432.44 5504.83 NaT
26 2015-03-01 5846.72 5432.44 NaT
27 2014-12-01 5586.83 5846.72 NaT
28 2014-09-01 5185.12 5586.83 NaT
29 2014-06-01 5302.86 5185.12 NaT
30 2014-03-01 5712.28 5302.86 NaT
31 2013-12-01 5427.36 5712.28 NaT
32 2013-09-01 5082.48 5427.36 NaT
33 2013-06-01 5164.48 5082.48 NaT
34 2013-03-01 5558.74 5164.48 NaT
35 2012-12-01 5263.61 5558.74 NaT
36 2012-09-01 4930.73 5263.61 NaT
37 2012-06-01 4996.07 4930.73 NaT
38 2012-03-01 5391.98 4996.07 NaT
39 2011-12-01 5171.76 5391.98 NaT
40 2011-09-01 4882.55 5171.76 NaT
41 2011-06-01 4955.96 4882.55 NaT
42 2011-03-01 5237.14 4955.96 NaT
43 2010-12-01 4976.64 5237.14 NaT
44 2010-09-01 4645.61 4976.64 NaT
45 2010-06-01 4605.68 4645.61 NaT
46 2010-03-01 4924.88 4605.68 NaT
47 2009-12-01 4671.98 4924.88 NaT
48 2009-09-01 4367.06 4671.98 NaT
49 2009-06-01 4267.33 4367.06 NaT
50 2009-03-01 4806.14 4267.33 NaT
51 2008-12-01 4752.53 4806.14 NaT
52 2008-09-01 4505.64 4752.53 NaT
53 2008-06-01 4626.57 4505.64 NaTGDP 同比
接口: macro_china_hk_gbp_ratio
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_8_4.html
描述: 东方财富-经济数据一览-中国香港-香港 GDP 同比
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | 注意单位: % |
| 现值 | float64 | 注意单位: % |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_hk_gbp_ratio_df = ak.macro_china_hk_gbp_ratio()
print(macro_china_hk_gbp_ratio_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2021-09-01 NaN NaN NaT
1 2021-06-01 NaN NaN NaT
2 2021-03-01 NaN NaN NaT
3 2020-12-01 NaN NaN NaT
4 2020-09-01 NaN NaN NaT
5 2020-06-01 NaN NaN NaT
6 2020-03-01 NaN NaN NaT
7 2019-12-01 NaN NaN NaT
8 2019-09-01 NaN NaN NaT
9 2019-06-01 NaN NaN NaT
10 2019-03-01 1.2 NaN NaT
11 2018-12-01 2.8 1.2 NaT
12 2018-09-01 3.6 2.8 2018-11-16
13 2018-06-01 4.6 3.6 2018-08-10
14 2018-03-01 3.4 4.6 2018-05-11
15 2017-12-01 3.6 3.4 2018-02-28
16 2017-09-01 3.9 3.6 2017-11-10
17 2017-06-01 4.3 3.9 2017-08-14
18 2017-03-01 3.2 4.3 2017-06-19
19 2016-12-01 2.0 3.2 2017-03-20
20 2016-09-01 1.8 2.0 2016-11-11
21 2016-06-01 0.8 1.8 2016-08-12
22 2016-03-01 1.9 0.8 2016-05-13
23 2015-12-01 2.3 1.9 2016-02-24
24 2015-09-01 3.1 2.3 2015-11-13
25 2015-06-01 2.4 3.1 2015-08-14
26 2015-03-01 2.4 2.4 2015-05-15
27 2014-12-01 2.9 2.4 2015-02-25
28 2014-09-01 2.0 2.9 2014-11-14
29 2014-06-01 2.7 2.0 2014-08-15
30 2014-03-01 2.8 2.7 2014-05-16
31 2013-12-01 3.1 2.8 2014-02-26
32 2013-09-01 3.1 3.1 2013-11-15
33 2013-06-01 3.4 3.1 2013-08-20
34 2013-03-01 3.1 3.4 NaT
35 2012-12-01 1.8 3.1 NaT
36 2012-09-01 1.0 1.8 NaT
37 2012-06-01 0.8 1.0 NaT
38 2012-03-01 3.0 0.8 NaT
39 2011-12-01 3.9 3.0 NaT
40 2011-09-01 5.1 3.9 NaT
41 2011-06-01 7.6 5.1 NaT
42 2011-03-01 6.3 7.6 NaT
43 2010-12-01 6.5 6.3 NaT
44 2010-09-01 6.4 6.5 NaT
45 2010-06-01 7.9 6.4 NaT
46 2010-03-01 2.5 7.9 NaT
47 2009-12-01 -1.7 2.5 NaT
48 2009-09-01 -3.1 -1.7 NaT
49 2009-06-01 -7.8 -3.1 NaT
50 2009-03-01 -2.7 -7.8 NaT
51 2008-12-01 0.9 -2.7 NaT
52 2008-09-01 4.0 0.9 NaT
53 2008-06-01 7.0 4.0 NaT香港楼宇买卖合约数量
接口: macro_china_hk_building_volume
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_8_5.html
描述: 东方财富-经济数据一览-中国香港-香港楼宇买卖合约数量
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | - |
| 现值 | float64 | - |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_hk_building_volume_df = ak.macro_china_hk_building_volume()
print(macro_china_hk_building_volume_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2021-11-01 6250 7239 2021-12-03
1 2021-10-01 7400 6250 2021-11-03
2 2021-09-01 7875 7400 2021-10-06
3 2021-08-01 9957 7875 2021-09-03
4 2021-07-01 9381 9957 2021-08-05
.. ... ... ... ...
161 2008-06-01 10138 11876 NaN
162 2008-05-01 10945 10138 NaN
163 2008-04-01 10993 10945 NaN
164 2008-03-01 14384 10993 NaN
165 2008-02-01 16984 14384 NaN香港楼宇买卖合约成交金额
接口: macro_china_hk_building_amount
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_8_6.html
描述: 东方财富-经济数据一览-中国香港-香港楼宇买卖合约成交金额
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | 注意单位: 亿港元 |
| 现值 | float64 | 注意单位: 亿港元 |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_hk_building_amount_df = ak.macro_china_hk_building_amount()
print(macro_china_hk_building_amount_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2021-11-01 613.64 629.98 2021-12-03
1 2021-10-01 668.06 613.64 2021-11-03
2 2021-09-01 704.48 668.06 2021-10-06
3 2021-08-01 939.91 704.48 2021-09-03
4 2021-07-01 925.60 939.91 2021-08-05
.. ... ... ... ...
161 2008-06-01 339.72 574.79 NaN
162 2008-05-01 335.09 339.72 NaN
163 2008-04-01 440.17 335.09 NaN
164 2008-03-01 519.74 440.17 NaN
165 2008-02-01 677.74 519.74 NaN香港商品贸易差额年率
接口: macro_china_hk_trade_diff_ratio
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_8_7.html
描述: 东方财富-经济数据一览-中国香港-香港商品贸易差额年率
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | 注意单位: % |
| 现值 | float64 | 注意单位: % |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_hk_trade_diff_ratio_df = ak.macro_china_hk_trade_diff_ratio()
print(macro_china_hk_trade_diff_ratio_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2021-11-01 -17.118294 NaN NaT
1 2021-10-01 233.945171 -17.118294 NaT
2 2021-09-01 79.803090 233.945171 NaT
3 2021-08-01 17.322914 79.803090 NaT
4 2021-07-01 21.337092 17.322914 NaT
.. ... ... ... ...
161 2008-06-01 92.302304 23.387719 NaT
162 2008-05-01 -21.249636 92.302304 NaT
163 2008-04-01 -0.699128 -21.249636 NaT
164 2008-03-01 109.659467 -0.699128 NaT
165 2008-02-01 69.070295 109.659467 NaT香港制造业 PPI 年率
接口: macro_china_hk_ppi
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_8_8.html
描述: 东方财富-经济数据一览-中国香港-香港制造业PPI年率
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | 注意单位: % |
| 现值 | float64 | 注意单位: % |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_china_hk_ppi_df = ak.macro_china_hk_ppi()
print(macro_china_hk_ppi_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2021-09-01 2.70 NaN 2021-12-13
1 2021-06-01 1.70 2.70 2021-09-13
2 2021-03-01 2.90 1.70 2021-06-15
3 2020-12-01 3.80 2.90 2021-03-12
4 2020-09-01 1.30 3.80 2020-12-14
5 2020-06-01 1.30 1.30 2020-09-14
6 2020-03-01 1.10 1.30 2020-06-12
7 2019-12-01 1.40 1.10 2020-03-13
8 2019-09-01 0.80 1.40 NaT
9 2019-06-01 0.80 0.80 2019-09-12
10 2019-03-01 0.30 0.80 2019-06-14
11 2018-12-01 0.10 0.30 2019-03-14
12 2018-09-01 3.80 0.10 2018-12-14
13 2018-06-01 3.80 3.80 2018-09-13
14 2018-03-01 3.50 3.80 2018-06-14
15 2017-12-01 3.70 3.50 2018-03-13
16 2017-09-01 3.70 3.70 2017-12-14
17 2017-06-01 4.20 3.70 2017-09-14
18 2017-03-01 4.00 4.20 2017-06-13
19 2016-12-01 3.90 4.00 2017-03-13
20 2016-09-01 0.40 3.90 2016-12-13
21 2016-06-01 -2.80 0.40 2016-09-13
22 2016-03-01 -3.20 -2.80 2016-06-14
23 2015-12-01 -4.40 -3.20 2016-03-14
24 2015-09-01 -2.80 -4.40 2015-12-14
25 2015-06-01 -0.60 -2.80 2015-09-14
26 2015-03-01 -1.20 -0.60 2015-06-12
27 2014-12-01 1.30 -1.20 2015-03-13
28 2014-09-01 -0.40 1.30 2014-12-12
29 2014-06-01 -6.30 -0.40 2014-09-12
30 2014-03-01 -5.50 -6.30 2014-06-20
31 2013-12-01 -5.20 -5.50 2014-03-20
32 2013-09-01 -2.40 -5.20 2013-12-12
33 2013-06-01 0.60 -2.40 2013-11-20
34 2013-03-01 -1.00 0.60 2013-08-20
35 2012-12-01 -1.49 -1.00 2013-03-14
36 2012-09-01 -0.62 -1.49 2012-12-13
37 2012-06-01 3.64 -0.62 2012-09-13
38 2012-03-01 6.61 3.64 2012-06-14
39 2011-12-01 9.59 6.61 2012-03-12
40 2011-09-01 8.97 9.59 2011-12-13
41 2011-06-01 8.17 8.97 2011-09-15
42 2011-03-01 7.62 8.17 2011-06-13
43 2010-12-01 6.43 7.62 2011-03-11
44 2010-09-01 5.92 6.43 2010-12-13
45 2010-06-01 4.10 5.92 2010-09-13
46 2010-03-01 -0.30 4.10 2010-06-14
47 2009-12-01 -2.00 -0.30 2010-03-12
48 2009-09-01 -2.97 -2.00 2009-12-14
49 2009-06-01 -1.40 -2.97 2009-09-14
50 2009-03-01 3.90 -1.40 2009-06-12
51 2008-12-01 5.80 3.90 2009-03-13
52 2008-09-01 6.90 5.80 2008-12-12
53 2008-06-01 5.90 6.90 2008-09-12美国宏观
经济状况
美国GDP
接口: macro_usa_gdp_monthly
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_usa_gdp
描述: 美国国内生产总值(GDP)报告, 数据区间从20080228-至今
限量: 单次返回某一个所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 日期 | str | 日期-索引 |
| 值 | float | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_gdp_monthly_se = ak.macro_usa_gdp_monthly()
print(macro_usa_gdp_monthly_se.name)
print(macro_usa_gdp_monthly_se)数据示例
macro_usa_gdp_monthly_se.name
gdp
macro_usa_gdp_monthly_se: pandas.Series
2008-02-28 0.6
2008-03-27 0.6
2008-04-30 0.9
2008-06-26 1
2008-07-31 1.9
...
2019-09-26 2
2019-10-30 2
2019-11-27 2
2019-12-20 2.1
2020-01-30 0物价水平
美国CPI月率报告
接口: macro_usa_cpi_monthly
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_usa_cpi
描述: 美国CPI月率报告, 数据区间从19700101-至今
限量: 单次返回某一个所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 日期 | str | 日期-索引 |
| 值 | float | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_cpi_monthly_se = ak.macro_usa_cpi_monthly()
print(macro_usa_cpi_monthly_se.name)
print(macro_usa_cpi_monthly_se)数据示例
macro_usa_cpi_monthly_se.name
cpi_monthly
macro_usa_cpi_monthly_se: pandas.Series
1970-01-01 0.5
1970-02-01 0.5
1970-03-01 0.5
1970-04-01 0.5
1970-05-01 0.5
...
2019-09-12 0.1
2019-10-10 0.1
2019-11-13 0.4
2019-12-11 0.3
2020-01-14 0美国核心CPI月率报告
接口: macro_usa_core_cpi_monthly
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_usa_core_cpi
描述: 美国核心CPI月率报告, 数据区间从19700101-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 日期 | str | 日期-索引 |
| 值 | float | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_core_cpi_monthly_se = ak.macro_usa_core_cpi_monthly()
print(macro_usa_core_cpi_monthly_se.name)
print(macro_usa_core_cpi_monthly_se)数据示例
macro_usa_core_cpi_monthly_se.name
usa_core_cpimacro_usa_core_cpi_monthly_se: pandas.Series
1970-01-01 0.5
1970-02-01 0.5
1970-03-01 0.5
1970-04-01 0.8
1970-05-01 0.7
...
2019-09-12 0.3
2019-10-10 0.1
2019-11-13 0.2
2019-12-11 0.2
2020-01-14 0美国个人支出月率报告
接口: macro_usa_personal_spending
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_usa_personal_spending
描述: 获取美国个人支出月率报告, 数据区间从19700101-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| 值 | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_personal_spending_se = ak.macro_usa_personal_spending()
print(macro_usa_personal_spending_se.name)
print(macro_usa_personal_spending_se)数据示例
macro_usa_personal_spending_se.name
usa_personal_spendingmacro_usa_personal_spending_se: pandas.Series
1970-01-01 0.4
1970-02-01 1
1970-03-01 0.8
1970-04-01 -0.3
1970-05-01 0.6
...
2019-09-27 0.2
2019-10-31 0.2
2019-11-27 0.3
2019-12-20 0.4
2020-01-31 0美国零售销售月率报告
接口: macro_usa_retail_sales
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_usa_retail_sales
描述: 获取美国零售销售月率报告, 数据区间从19920301-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| 值 | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_retail_sales_se = ak.macro_usa_retail_sales()
print(macro_usa_retail_sales_se.name)
print(macro_usa_retail_sales_se)数据示例
macro_usa_retail_sales_se.name
usa_retail_salesmacro_usa_retail_sales_se: pandas.Series
1992-03-01 0.1
1992-04-01 -0.3
1992-05-01 0.6
1992-06-01 0.5
1992-07-01 0.3
...
2019-09-13 0.6
2019-10-16 -0.3
2019-11-15 0.4
2019-12-13 0.2
2020-01-16 0美国进口物价指数报告
接口: macro_usa_import_price
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_usa_import_price
描述: 获取美国进口物价指数报告, 数据区间从19890201-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| 值 | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_import_price_se = ak.macro_usa_import_price()
print(macro_usa_import_price_se.name)
print(macro_usa_import_price_se)数据示例
macro_usa_import_price_se.name
usa_import_pricemacro_usa_import_price_se: pandas.Series
1989-02-01 2
1989-03-01 -0.5
1989-04-01 0.8
1989-05-01 0.8
1989-06-01 0.7
...
2019-09-13 -0.2
2019-10-11 0.1
2019-11-15 -0.5
2019-12-13 0.2
2020-01-16 0美国出口价格指数报告
接口: macro_usa_export_price
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_usa_export_price
描述: 获取美国出口价格指数报告, 数据区间从19890201-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| 值 | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_export_price_se = ak.macro_usa_export_price()
print(macro_usa_export_price_se.name)
print(macro_usa_export_price_se)数据示例
macro_usa_export_price_se.name
usa_export_pricemacro_usa_export_price_se: pandas.Series
1989-02-01 1.2
1989-03-01 -0.3
1989-04-01 0.6
1989-05-01 -0.2
1989-06-01 0.4
...
2019-09-13 -0.6
2019-10-11 -0.2
2019-11-15 -0.1
2019-12-13 0.2
2020-01-16 0劳动力市场
LMCI
接口: macro_usa_lmci
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_usa_lmci
描述: 获取美联储劳动力市场状况指数报告, 数据区间从20141006-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| 值 | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_lmci_se = ak.macro_usa_lmci()
print(macro_usa_lmci_se.name)
print(macro_usa_lmci_se)数据示例
macro_usa_lmci_se.name
lmcimacro_usa_lmci_se: pandas.Series
2014-10-06 4
2014-11-10 3.9
2014-12-08 5.5
2015-01-12 7.3
2015-02-09 4.9
...
2017-05-08 3.5
2017-06-05 0
2017-06-16 3.3
2017-07-10 1.5
2017-08-07 0失业率
美国失业率报告
接口: macro_usa_unemployment_rate
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_usa_unemployment_rate
描述: 获取美国失业率报告, 数据区间从19700101-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| 值 | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_unemployment_rate_se = ak.macro_usa_unemployment_rate()
print(macro_usa_unemployment_rate_se.name)
print(macro_usa_unemployment_rate_se)数据示例
macro_usa_unemployment_rate_se.name
unemployment_ratemacro_usa_unemployment_rate_se: pandas.Series
1970-01-01 3.5
1970-02-01 3.9
1970-03-01 4.2
1970-04-01 4.4
1970-05-01 4.6
...
2019-09-06 3.7
2019-10-04 3.5
2019-11-01 3.6
2019-12-06 3.5
2020-01-10 3.5美国挑战者企业裁员人数报告
接口: macro_usa_job_cuts
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_usa_job_cuts
描述: 获取美国挑战者企业裁员人数报告, 数据区间从19940201-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| 值 | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_job_cuts_se = ak.macro_usa_job_cuts()
print(macro_usa_job_cuts_se.name)
print(macro_usa_job_cuts_se)数据示例
macro_usa_job_cuts_se.name
usa_job_cutsmacro_usa_job_cuts_se: pandas.Series
1994-02-01 10.89
1994-03-01 3.46
1994-04-01 4.9
1994-05-01 3.61
1994-06-01 3.63
...
2019-10-31 5.0275
2019-12-05 4.4569
2020-01-02 3.2843
2020-01-09 0
2020-02-06 0就业人口
美国非农就业人数报告
接口: macro_usa_non_farm
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_nonfarm_payrolls
描述: 获取美国非农就业人数报告, 数据区间从19700102-至今
限量: 单次返回某一个所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| 今值(万人) | float | Y | 今值(万人) |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_non_farm_se = ak.macro_usa_non_farm()
print(macro_usa_non_farm_se.name)
print(macro_usa_non_farm_se)数据示例
macro_usa_non_farm_se.name
non_farm
macro_usa_non_farm_se: pandas.Series
1970-01-02 15.3
1970-02-06 -6.4
1970-03-06 12.8
1970-04-03 14.8
1970-05-01 -10.4
...
2019-07-05 19.3
2019-08-02 15.9
2019-09-06 16.8
2019-10-04 13.6
2019-11-01 0美国ADP就业人数报告
接口: macro_usa_adp_employment
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_adp_nonfarm_employment
描述: 获取美国ADP就业人数报告, 数据区间从20010601-至今
限量: 单次返回某一个所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| 今值(万人) | float | Y | 今值(万人) |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_adp_employment_se = ak.macro_usa_adp_employment()
print(macro_usa_adp_employment_se.name)
print(macro_usa_adp_employment_se)数据示例
macro_usa_adp_employment_se.name
adpmacro_usa_adp_employment_se: pandas.Series
2001-06-01 -17.5
2001-07-01 -23
2001-08-01 -20.3
2001-09-01 -24.6
2001-10-01 -26.1
...
2019-09-05 15.7
2019-10-02 9.3
2019-10-30 12.1
2019-12-04 12.4
2020-01-08 20.2消费者收入与支出
美国核心PCE物价指数年率报告
接口: macro_usa_core_pce_price
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_usa_core_pce_price
描述: 获取美国核心PCE物价指数年率报告, 数据区间从19700101-至今
限量: 单次返回某一个所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| 值 | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_core_pce_price_se = ak.macro_usa_core_pce_price()
print(macro_usa_core_pce_price_se.name)
print(macro_usa_core_pce_price_se)数据示例
macro_usa_core_pce_price_se.name
core_pce_pricemacro_usa_core_pce_price_se: pandas.Series
1970-01-01 4.8
1970-02-01 4.7
1970-03-01 4.8
1970-04-01 4.7
1970-05-01 4.7
...
2019-09-27 1.8
2019-10-31 1.7
2019-11-27 1.7
2019-12-20 1.6
2020-01-31 0美国实际个人消费支出季率初值报告
接口: macro_usa_real_consumer_spending
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_usa_real_consumer_spending
描述: 获取美国实际个人消费支出季率初值报告, 数据区间从20131107-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| 值 | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_real_consumer_spending_se = ak.macro_usa_real_consumer_spending()
print(macro_usa_real_consumer_spending_se.name)
print(macro_usa_real_consumer_spending_se)数据示例
macro_usa_real_consumer_spending_se.name
usa_real_consumer_spendingmacro_usa_real_consumer_spending_se: pandas.Series
2013-11-07 1.5
2013-12-05 1.4
2013-12-20 2
2014-01-30 3.3
2014-02-28 2.6
...
2019-09-26 4.6
2019-10-30 2.9
2019-11-27 2.9
2019-12-20 3.2
2020-01-30 0贸易状况
美国贸易帐报告
接口: macro_usa_trade_balance
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_usa_trade_balance
描述: 获取美国贸易帐报告, 数据区间从19700101-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| 值 | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_trade_balance_se = ak.macro_usa_trade_balance()
print(macro_usa_trade_balance_se.name)
print(macro_usa_trade_balance_se)数据示例
macro_usa_trade_balance_se.name
usa_trade_balancemacro_usa_trade_balance_se: pandas.Series
1970-01-01 2
1970-02-01 1
1970-03-01 2
1970-04-01 1
1970-05-01 1
...
2019-09-04 -540
2019-10-04 -550
2019-11-05 -511
2019-12-05 -469
2020-01-07 -431美国经常帐报告
接口: macro_usa_current_account
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_usa_current_account
描述: 获取美国经常帐报告, 数据区间从20080317-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| 值 | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_current_account_se = ak.macro_usa_current_account()
print(macro_usa_current_account_se.name)
print(macro_usa_current_account_se)数据示例
macro_usa_current_account_se.name
usa_current_accountmacro_usa_current_account_se: pandas.Series
2008-03-17 -1730
2008-06-17 -1760
2008-09-17 -1830
2008-12-17 -1740
2009-03-18 -1549
...
2019-03-21 0
2019-03-27 -1439
2019-06-20 -1362
2019-09-19 -1252
2019-12-19 -1241产业指标
制造业
贝克休斯钻井报告
接口: macro_usa_rig_count
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_rig_count_summary
描述: 获取贝克休斯钻井报告, 数据区间从19870717-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| 钻井总数_钻井数 | float | Y | - |
| 钻井总数_变化 | float | Y | - |
| 美国石油钻井_钻井数 | float | Y | - |
| 美国石油钻井_变化 | float | Y | - |
| 混合钻井_钻井数 | float | Y | - |
| 混合钻井_变化 | float | Y | - |
| 美国天然气钻井_钻井数 | float | Y | - |
| 美国天然气钻井_变化 | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_rig_count_df = ak.macro_usa_rig_count()
print(macro_usa_rig_count_df)数据示例
钻井总数_钻井数 钻井总数_变化 美国石油钻井_钻井数 ... 混合钻井_变化 美国天然气钻井_钻井数 美国天然气钻井_变化
2020-04-03 66.4 -6.4 56.2 ... 0.0 10.0 -0.2
2020-03-27 72.8 -4.4 62.4 ... 0.0 10.2 -0.4
2020-03-20 77.2 -2.0 66.4 ... 0.0 10.6 -0.1
2020-03-13 79.2 -0.1 68.3 ... 0.0 10.7 -0.2
2020-03-06 79.3 0.3 68.2 ... 0.0 10.9 -0.1
... ... ... ... ... ... ...
1987-08-14 99.8 1.5 62.0 ... 0.5 35.2 0.3
1987-08-07 98.3 1.0 61.3 ... -0.1 34.9 0.3
1987-07-31 97.3 5.6 60.5 ... 0.1 34.6 1.5
1987-07-24 91.7 -0.5 56.5 ... -0.5 33.1 -0.6
1987-07-17 92.2 NaN 55.9 ... NaN 33.7 NaN美国生产者物价指数(PPI)报告
接口: macro_usa_ppi
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_usa_ppi
描述: 获取美国生产者物价指数(PPI)报告, 数据区间从20080226-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| 值 | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_ppi_se = ak.macro_usa_ppi()
print(macro_usa_ppi_se.name)
print(macro_usa_ppi_se)数据示例
macro_usa_ppi_se.name
usa_ppimacro_usa_ppi_se: pandas.Series
2008-02-26 1
2008-03-18 0.3
2008-04-15 1.1
2008-05-20 0.2
2008-06-17 1.4
...
2019-09-11 0.1
2019-10-08 -0.3
2019-11-14 0.4
2019-12-12 0
2020-01-15 0美国核心生产者物价指数(PPI)报告
接口: macro_usa_core_ppi
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_usa_core_ppi
描述: 获取美国核心生产者物价指数(PPI)报告, 数据区间从20080318-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| 值 | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_core_ppi_se = ak.macro_usa_core_ppi()
print(macro_usa_core_ppi_se.name)
print(macro_usa_core_ppi_se)数据示例
macro_usa_core_ppi_se.name
usa_core_ppimacro_usa_core_ppi_se: pandas.Series
2008-03-18 0.5
2008-04-15 0.2
2008-05-20 0.4
2008-06-17 0.2
2008-08-19 0.7
...
2019-09-11 0.3
2019-10-08 -0.3
2019-11-14 0.3
2019-12-12 -0.2
2020-01-15 0美国API原油库存报告
接口: macro_usa_api_crude_stock
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_usa_api_crude_stock
描述: 获取美国API原油库存报告, 数据区间从20120328-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| 值 | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_api_crude_stock_se = ak.macro_usa_api_crude_stock()
print(macro_usa_api_crude_stock_se.name)
print(macro_usa_api_crude_stock_se)数据示例
macro_usa_api_crude_stock_se.name
usa_api_crude_stockmacro_usa_api_crude_stock_se: pandas.Series
2012-03-28 360.2
2012-04-04 784.8
2012-04-11 658.4
2012-04-18 340.9
2012-04-25 -98.5
...
2019-12-27 0
2020-01-01 0
2020-01-02 0
2020-01-08 -594.5
2020-01-15 0美国Markit制造业PMI初值报告
接口: macro_usa_pmi
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_usa_pmi
描述: 美国Markit制造业PMI初值报告, 数据区间从20120601-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 日期 | object | 日期-索引 |
| 值 | float64 | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_pmi_se = ak.macro_usa_pmi()
print(macro_usa_pmi_se.name)
print(macro_usa_pmi_se)数据示例
macro_usa_pmi_se.name
usa_pmimacro_usa_pmi_se: pandas.Series
2012-06-01 52.9
2012-07-02 52.5
2012-07-24 51.8
2012-08-01 51.4
2012-08-23 51.9
...
2019-11-22 52.2
2019-12-02 52.6
2019-12-16 52.6
2020-01-02 52.4
2020-01-24 0美国ISM制造业PMI报告
接口: macro_usa_ism_pmi
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_usa_ism_pmi
描述: 获取美国ISM制造业PMI报告, 数据区间从19700101-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| 值 | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_ism_pmi_se = ak.macro_usa_ism_pmi()
print(macro_usa_ism_pmi_se.name)
print(macro_usa_ism_pmi_se)数据示例
macro_usa_ism_pmi_se.name
usa_ism_pmimacro_usa_ism_pmi_se: pandas.Series
1970-01-01 52
1970-02-01 48.7
1970-03-01 47.4
1970-04-01 46.9
1970-05-01 45
...
2019-09-03 49.1
2019-10-01 47.8
2019-11-01 48.3
2019-12-02 48.1
2020-01-03 47.2工业
美国工业产出月率报告
接口: macro_usa_industrial_production
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_usa_industrial_production
描述: 获取美国工业产出月率报告, 数据区间从19700101-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| 值 | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_industrial_production_se = ak.macro_usa_industrial_production()
print(macro_usa_industrial_production_se.name)
print(macro_usa_industrial_production_se)数据示例
macro_usa_industrial_production_se.name
usa_industrial_productionmacro_usa_industrial_production_se: pandas.Series
1970-01-01 -0.3
1970-02-01 -1.9
1970-03-01 -0.1
1970-04-01 -0.1
1970-05-01 -0.3
...
2019-09-17 0.8
2019-10-17 -0.3
2019-11-15 -0.9
2019-12-17 1.1
2020-01-17 0美国耐用品订单月率报告
接口: macro_usa_durable_goods_orders
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_usa_durable_goods_orders
描述: 获取美国耐用品订单月率报告, 数据区间从20080227-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| 值 | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_durable_goods_orders_se = ak.macro_usa_durable_goods_orders()
print(macro_usa_durable_goods_orders_se.name)
print(macro_usa_durable_goods_orders_se)数据示例
macro_usa_durable_goods_orders_se.name
usa_durable_goods_ordersmacro_usa_durable_goods_orders_se: pandas.Series
2008-02-27 -5.3
2008-03-26 -1.1
2008-04-24 -0.3
2008-05-28 -0.6
2008-06-25 0
...
2019-10-24 -1.4
2019-11-27 0.2
2019-12-23 -2.1
2019-12-24 0
2020-01-28 0美国工厂订单月率报告
接口: macro_usa_factory_orders
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_usa_factory_orders
描述: 获取美国工厂订单月率报告, 数据区间从19920401-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| 值 | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_factory_orders_se = ak.macro_usa_factory_orders()
print(macro_usa_factory_orders_se.name)
print(macro_usa_factory_orders_se)数据示例
macro_usa_factory_orders_se.name
usa_factory_ordersmacro_usa_factory_orders_se: pandas.Series
1992-04-01 4.6
1992-05-01 1.9
1992-06-01 1.6
1992-07-01 -0.5
1992-08-01 -0.9
...
2019-09-05 1.4
2019-10-03 -0.1
2019-11-04 -0.8
2019-12-05 0.2
2020-01-07 -0.7服务业
美国Markit服务业PMI初值报告
接口: macro_usa_services_pmi
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_usa_services_pmi
描述: 获取美国Markit服务业PMI初值报告, 数据区间从20120701-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| 值 | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_services_pmi_se = ak.macro_usa_services_pmi()
print(macro_usa_services_pmi_se.name)
print(macro_usa_services_pmi_se)数据示例
macro_usa_services_pmi_se.name
usa_services_pmimacro_usa_services_pmi_se: pandas.Series
2012-07-01 53.2
2012-08-01 51.2
2012-09-01 52
2012-10-01 50.7
2012-11-01 52.7
...
2019-11-22 50.6
2019-12-04 51.6
2019-12-16 51.6
2020-01-06 52.8
2020-01-24 0美国商业库存月率报告
接口: macro_usa_business_inventories
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_usa_business_inventories
描述: 获取美国商业库存月率报告, 数据区间从19920301-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| 值 | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_business_inventories_se = ak.macro_usa_business_inventories()
print(macro_usa_business_inventories_se.name)
print(macro_usa_business_inventories_se)数据示例
macro_usa_business_inventories_se.name
usa_business_inventoriesmacro_usa_business_inventories_se: pandas.Series
1992-03-01 0.2
1992-04-01 0.4
1992-05-01 0.3
1992-06-01 -0.1
1992-07-01 0.7
...
2019-09-13 0.3
2019-10-16 -0.1
2019-11-15 -0.1
2019-12-13 0.2
2020-01-16 0美国ISM非制造业PMI报告
接口: macro_usa_ism_non_pmi
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_usa_ism_non_pmi
描述: 获取美国ISM非制造业PMI报告, 数据区间从19970801-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| 值 | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_ism_non_pmi_se = ak.macro_usa_ism_non_pmi()
print(macro_usa_ism_non_pmi_se.name)
print(macro_usa_ism_non_pmi_se)数据示例
macro_usa_ism_non_pmi_se.name
usa_ism_non_pmimacro_usa_ism_non_pmi_se: pandas.Series
1997-08-01 56.7
1997-09-01 62
1997-10-01 56.2
1997-11-01 56.6
1997-12-01 58.5
...
2019-09-05 56.4
2019-10-03 52.6
2019-11-05 54.7
2019-12-04 53.9
2020-01-07 55.0美国NAHB房产市场指数报告
接口: macro_usa_nahb_house_market_index
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_usa_nahb_house_market_index
描述: 获取美国NAHB房产市场指数报告, 数据区间从19850201-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| 值 | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_nahb_house_market_index_se = ak.macro_usa_nahb_house_market_index()
print(macro_usa_nahb_house_market_index_se.name)
print(macro_usa_nahb_house_market_index_se)数据示例
macro_usa_nahb_house_market_index_se.name
usa_nahb_house_market_indexmacro_usa_nahb_house_market_index_se: pandas.Series
1985-02-01 50
1985-03-01 58
1985-04-01 54
1985-05-01 49
1985-06-01 51
..
2019-09-17 68
2019-10-16 71
2019-11-18 71
2019-12-16 76
2020-01-16 0房地产
美国NAHB房产市场指数报告
接口: macro_usa_nahb_house_market_index
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_usa_nahb_house_market_index
描述: 获取美国NAHB房产市场指数报告, 数据区间从19850201-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| 值 | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_nahb_house_market_index_se = ak.macro_usa_nahb_house_market_index()
print(macro_usa_nahb_house_market_index_se.name)
print(macro_usa_nahb_house_market_index_se)数据示例
macro_usa_nahb_house_market_index_se.name
usa_nahb_house_market_indexmacro_usa_nahb_house_market_index_se: pandas.Series
1985-02-01 50
1985-03-01 58
1985-04-01 54
1985-05-01 49
1985-06-01 51
..
2019-09-17 68
2019-10-16 71
2019-11-18 71
2019-12-16 76
2020-01-16 0美国新屋开工总数年化报告
接口: macro_usa_house_starts
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_usa_house_starts
描述: 获取美国新屋开工总数年化报告, 数据区间从19700101-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| 值 | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_house_starts_se = ak.macro_usa_house_starts()
print(macro_usa_house_starts_se.name)
print(macro_usa_house_starts_se)数据示例
macro_usa_house_starts_se.name
usa_house_startsmacro_usa_house_starts_se: pandas.Series
1970-01-01 132.7
1970-02-01 108.5
1970-03-01 130.5
1970-04-01 131.9
1970-05-01 126.4
...
2019-09-18 138.6
2019-10-17 126.6
2019-11-19 132.3
2019-12-17 136.5
2020-01-17 0美国新屋销售总数年化报告
接口: macro_usa_new_home_sales
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_usa_new_home_sales
描述: 获取美国新屋销售总数年化报告, 数据区间从19700101-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| 值 | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_new_home_sales_se = ak.macro_usa_new_home_sales()
print(macro_usa_new_home_sales_se.name)
print(macro_usa_new_home_sales_se)数据示例
macro_usa_new_home_sales_se.name
usa_new_home_salesmacro_usa_new_home_sales_se: pandas.Series
1970-01-01 45.2
1970-02-01 46.1
1970-03-01 37.3
1970-04-01 38.9
1970-05-01 44.5
...
2019-09-25 70.6
2019-10-24 73.8
2019-11-26 71
2019-12-23 71.9
2020-01-27 0美国营建许可总数报告
接口: macro_usa_building_permits
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_usa_building_permits
描述: 获取美国营建许可总数报告, 数据区间从20080220-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| 值 | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_building_permits_se = ak.macro_usa_building_permits()
print(macro_usa_building_permits_se.name)
print(macro_usa_building_permits_se)数据示例
macro_usa_building_permits_se.name
usa_building_permitsmacro_usa_building_permits_se: pandas.Series
2008-02-20 106
2008-03-18 98
2008-04-16 93
2008-05-16 98
2008-06-17 98
...
2019-09-18 142.5
2019-10-17 139.1
2019-11-19 146.1
2019-12-17 147.4
2020-01-17 0美国成屋销售总数年化报告
接口: macro_usa_exist_home_sales
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_usa_exist_home_sales
描述: 获取美国成屋销售总数年化报告, 数据区间从19700101-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| 值 | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_exist_home_sales_se = ak.macro_usa_exist_home_sales()
print(macro_usa_exist_home_sales_se.name)
print(macro_usa_exist_home_sales_se)数据示例
macro_usa_exist_home_sales_se.name
usa_exist_home_salesmacro_usa_exist_home_sales_se: pandas.Series
1970-01-01 160
1970-02-01 153
1970-03-01 146
1970-04-01 137
1970-05-01 151
...
2019-09-19 550
2019-10-22 536
2019-11-21 544
2019-12-19 535
2020-01-22 0美国FHFA房价指数月率报告
接口: macro_usa_house_price_index
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_usa_house_price_index
描述: 获取美国FHFA房价指数月率报告, 数据区间从19910301-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| 值 | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_house_price_index_se = ak.macro_usa_house_price_index()
print(macro_usa_house_price_index_se.name)
print(macro_usa_house_price_index_se)数据示例
macro_usa_house_price_index_se.name
usa_house_price_indexmacro_usa_house_price_index_se: pandas.Series
1991-03-01 0.5
1991-04-01 0
1991-05-01 -0.2
1991-06-01 0.1
1991-07-01 0.1
...
2019-09-24 0.4
2019-10-23 0.2
2019-11-26 0.6
2019-12-31 0.2
2020-01-22 0美国S&P/CS20座大城市房价指数年率报告
接口: macro_usa_spcs20
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_usa_spcs20
描述: 获取美国S&P/CS20座大城市房价指数年率报告, 数据区间从20010201-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| 值 | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_spcs20_se = ak.macro_usa_spcs20()
print(macro_usa_spcs20_se.name)
print(macro_usa_spcs20_se)数据示例
macro_usa_spcs20_se.name
usa_spcs20macro_usa_spcs20_se: pandas.Series
2001-02-01 12.4
2001-03-01 12.2
2001-04-01 12
2001-05-01 11.4
2001-06-01 10.5
...
2019-09-24 2
2019-10-29 2
2019-11-26 2.1
2019-12-31 2.2
2020-01-28 0美国成屋签约销售指数月率报告
接口: macro_usa_pending_home_sales
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_usa_pending_home_sales
描述: 美国成屋签约销售指数月率报告, 数据区间从20010301-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| 值 | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_pending_home_sales_se = ak.macro_usa_pending_home_sales()
print(macro_usa_pending_home_sales_se.name)
print(macro_usa_pending_home_sales_se)数据示例
macro_usa_pending_home_sales_se.name
usa_pending_home_salesmacro_usa_pending_home_sales_se: pandas.Series
2001-03-01 5.1
2001-04-01 -4.7
2001-05-01 -2.9
2001-06-01 2.7
2001-07-01 -3.4
...
2019-09-26 1.4
2019-10-29 1.4
2019-11-27 -1.3
2019-12-30 1.2
2020-01-29 0领先指标
未决房屋销售月率
接口: macro_usa_phs
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_0_5.html
描述: 东方财富-经济数据一览-美国-未决房屋销售月率, 数据区间从 20080201-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | - |
| 现值 | float64 | - |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_phs_df = ak.macro_usa_phs()
print(macro_usa_phs_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2022年10月 -1.5 -5.9 2022-11-18
1 2022年09月 -0.4 -1.5 2022-10-20
2 2022年08月 -5.9 -0.4 2022-09-21
3 2022年07月 -5.4 -5.9 2022-08-18
4 2022年06月 -3.4 -5.4 2022-07-20
.. ... ... ... ...
166 2008年07月 5.3 -3.2 2008-08-28
167 2008年06月 -4.7 5.3 2008-07-29
168 2008年05月 6.3 -4.7 2008-06-28
169 2008年04月 0.0 6.3 2008-05-29
170 2008年01月 -1.5 0.0 2008-02-28美国谘商会消费者信心指数报告
接口: macro_usa_cb_consumer_confidence
目标地址: https://cdn.jin10.com/dc/reports/dc_usa_cb_consumer_confidence_all.js?v=1578576859
描述: 美国谘商会消费者信心指数报告, 数据区间从 19700101-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 日期 | str | 日期-索引 |
| 值 | float | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_cb_consumer_confidence_se = ak.macro_usa_cb_consumer_confidence()
print(macro_usa_cb_consumer_confidence_se.name)
print(macro_usa_cb_consumer_confidence_se)数据示例
macro_usa_cb_consumer_confidence_se.name
cb_consumer_confidencemacro_usa_cb_consumer_confidence_se: pandas.Series
1970-01-01 126
1970-02-01 126
1970-03-01 101.7
1970-04-01 101.7
1970-05-01 98
...
2019-09-24 126.3
2019-10-29 126.1
2019-11-26 126.8
2019-12-31 126.5
2020-01-28 0美国NFIB小型企业信心指数报告
接口: macro_usa_nfib_small_business
目标地址: https://cdn.jin10.com/dc/reports/dc_usa_nfib_small_business_all.js?v=1578576631
描述: 获取美国NFIB小型企业信心指数报告, 数据区间从19750201-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| 值 | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_nfib_small_business_se = ak.macro_usa_nfib_small_business()
print(macro_usa_nfib_small_business_se.name)
print(macro_usa_nfib_small_business_se)数据示例
macro_usa_nfib_small_business_se.name
nfib_small_businessmacro_usa_nfib_small_business_se: pandas.Series
1975-02-01 86.67
1975-05-01 95.16
1975-08-01 99.36
1975-11-01 100.37
1976-02-01 102.01
...
2019-09-10 103.1
2019-10-08 101.8
2019-11-12 102.4
2019-12-10 104.7
2020-01-14 0美国密歇根大学消费者信心指数初值报告
接口: macro_usa_michigan_consumer_sentiment
目标地址: https://cdn.jin10.com/dc/reports/dc_usa_michigan_consumer_sentiment_all.js?v=1578576228
描述: 获取美国密歇根大学消费者信心指数初值报告, 数据区间从19700301-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| 值 | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_michigan_consumer_sentiment_se = ak.macro_usa_michigan_consumer_sentiment()
print(macro_usa_michigan_consumer_sentiment_se.name)
print(macro_usa_michigan_consumer_sentiment_se)数据示例
macro_usa_michigan_consumer_sentiment_se.name
michigan_consumer_sentimentmacro_usa_michigan_consumer_sentiment_se: pandas.Series
1970-03-01 78.1
1970-06-01 75.4
1970-09-01 77.6
1970-12-01 72.4
1971-03-01 78.1
...
2019-11-08 95.5
2019-11-22 96.8
2019-12-06 96.8
2019-12-20 99.3
2020-01-17 0其他
美国EIA原油库存报告
接口: macro_usa_eia_crude_rate
目标地址: https://cdn.jin10.com/dc/reports/dc_usa_michigan_consumer_sentiment_all.js?v=1578576228
描述: 获取美国EIA原油库存报告, 数据区间从19950801-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| 值 | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_eia_crude_rate_se = ak.macro_usa_eia_crude_rate()
print(macro_usa_eia_crude_rate_se.name)
print(macro_usa_eia_crude_rate_se)数据示例
macro_usa_eia_crude_rate_se.name
eia_crude_ratemacro_usa_eia_crude_rate_se: pandas.Series
1982-09-01 -262.6
1982-10-01 -8
1982-11-01 -41.3
1982-12-01 -87.6
1983-01-01 51.3
...
2019-12-27 0
2019-12-28 -547.4
2020-01-04 -1146.3
2020-01-08 116.4
2020-01-15 0美国初请失业金人数报告
接口: macro_usa_initial_jobless
目标地址: https://cdn.jin10.com/dc/reports/dc_usa_michigan_consumer_sentiment_all.js?v=1578576228
描述: 获取美国初请失业金人数报告, 数据区间从19700101-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| 值 | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_initial_jobless_se = ak.macro_usa_initial_jobless()
print(macro_usa_initial_jobless_se.name)
print(macro_usa_initial_jobless_se)数据示例
macro_usa_initial_jobless_se.name
initial_joblessmacro_usa_initial_jobless_se: pandas.Series
1970-01-01 22.1087
1970-02-01 24.9318
1970-03-01 25.85
1970-04-01 26.8682
1970-05-01 33.1591
...
2019-12-19 23.5
2019-12-26 22.4
2020-01-02 22.3
2020-01-09 21.4
2020-01-16 0美国原油产量报告
接口: macro_usa_crude_inner
目标地址: https://cdn.jin10.com/dc/reports/dc_usa_michigan_consumer_sentiment_all.js?v=1578576228
描述: 获取美国原油产量报告, 数据区间从19830107-至今, 每周三公布(美国节假日除外), 美国能源信息署(EIA)
限量: 单次返回所有历史数据
报告内容: 美国能源信息署（EIA）在北京时间每周三晚公布EIA报告，除了公布美国原油库存、汽油库存等数据外，报告还包含美国上周国内原油产量的数据。 报告组成：美国国内原油产量、美国本土48州原油产量和美国阿拉斯加州原油产量。 数据关系：美国国内原油产量=美国本土48州原油产量+美国阿拉斯加州原油产量 单位均为万桶/日。
数据解读: 该数据反映了美国原油供应侧的情况，理论而言，当美国国内原油产量录得增加，通常导致油价下跌；当产量减少，则通常导致油价上扬。
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日期 | str | Y | 日期-索引 |
| 美国国内原油总量_产量 | float | Y | - |
| 美国国内原油总量_变化 | float | Y | - |
| 美国本土48州原油产量_产量 | float | Y | - |
| 美国本土48州原油产量_变化 | float | Y | - |
| 美国阿拉斯加州原油产量_产量 | float | Y | - |
| 美国阿拉斯加州原油产量_变化 | float | Y | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_crude_inner_df = ak.macro_usa_crude_inner()
print(macro_usa_crude_inner_df)数据示例
美国国内原油总量_产量 美国国内原油总量_变化 ... 美国阿拉斯加州原油产量_产量 美国阿拉斯加州原油产量_变化
2020-04-10 1230.0 -10.0 ... 47.7 -0.4
2020-04-03 1240.0 -60.0 ... 48.1 0.6
2020-03-27 1300.0 0.0 ... 47.5 1.6
2020-03-20 1300.0 -10.0 ... 45.9 -1.9
2020-03-13 1310.0 10.0 ... 47.8 0.5
... ... ... ... ...
1983-02-04 866.0 2.6 ... 0.0 0.0
1983-01-28 863.4 0.0 ... 0.0 0.0
1983-01-21 863.4 0.0 ... 0.0 0.0
1983-01-14 863.4 0.0 ... 0.0 0.0
1983-01-07 863.4 NaN ... 0.0 NaN欧元区宏观
国民经济运行状况
经济状况
欧元区季度GDP年率报告
接口: macro_euro_gdp_yoy
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_eurozone_gdp_yoy
描述: 欧元区季度 GDP 年率报告, 数据区间从 20131114-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 商品 | object | - |
| 日期 | object | - |
| 今值 | float64 | 注意单位: % |
| 预测值 | float64 | 注意单位: % |
| 前值 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_euro_gdp_yoy_df = ak.macro_euro_gdp_yoy()
print(macro_euro_gdp_yoy_df)数据示例
商品 日期 今值 预测值 前值
0 欧元区季度GDP年率 2013-11-14 -0.4 -0.3 -0.5
1 欧元区季度GDP年率 2013-12-04 -0.4 -0.4 -0.4
2 欧元区季度GDP年率 2014-01-10 -0.3 -0.4 -0.4
3 欧元区季度GDP年率 2014-02-14 0.5 0.4 -0.3
4 欧元区季度GDP年率 2014-03-05 0.5 0.5 0.5
.. ... ... ... ... ...
97 欧元区季度GDP年率 2022-07-29 4.0 3.4 5.4
98 欧元区季度GDP年率 2022-08-17 3.9 4.0 4.0
99 欧元区季度GDP年率 2022-09-07 4.1 3.9 5.4
100 欧元区季度GDP年率 2022-10-31 2.1 NaN 4.3
101 欧元区季度GDP年率 2022-11-15 NaN 4.0 2.1物价水平
欧元区CPI月率报告
接口: macro_euro_cpi_mom
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_eurozone_cpi_mom
描述: 欧元区 CPI 月率报告, 数据区间从 19900301-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 商品 | object | - |
| 日期 | object | - |
| 今值 | float64 | 注意单位: % |
| 预测值 | float64 | 注意单位: % |
| 前值 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_euro_cpi_mom_df = ak.macro_euro_cpi_mom()
print(macro_euro_cpi_mom_df)数据示例
商品 日期 今值 预测值 前值
0 欧元区CPI月率 1990-03-01 0.4 NaN NaN
1 欧元区CPI月率 1990-04-01 0.2 NaN 0.4
2 欧元区CPI月率 1990-05-01 0.4 NaN 0.2
3 欧元区CPI月率 1990-06-01 0.2 NaN 0.4
4 欧元区CPI月率 1990-07-01 0.1 NaN 0.2
.. ... ... ... ... ...
421 欧元区CPI月率 2022-09-16 0.6 0.5 0.1
422 欧元区CPI月率 2022-09-30 1.2 0.9 0.6
423 欧元区CPI月率 2022-10-19 1.2 1.2 0.6
424 欧元区CPI月率 2022-10-31 1.5 NaN 1.2
425 欧元区CPI月率 2022-11-17 NaN 1.2 1.2欧元区CPI年率报告
接口: macro_euro_cpi_yoy
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_eurozone_cpi_yoy
描述: 欧元区 CPI 年率报告, 数据区间从 19910201-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 商品 | object | - |
| 日期 | object | - |
| 今值 | float64 | 注意单位: % |
| 预测值 | float64 | 注意单位: % |
| 前值 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_euro_cpi_yoy_df = ak.macro_euro_cpi_yoy()
print(macro_euro_cpi_yoy_df)数据示例
商品 日期 今值 预测值 前值
0 欧元区CPI年率 1991-02-01 0.0 NaN NaN
1 欧元区CPI年率 1991-03-01 4.1 NaN 3.9
2 欧元区CPI年率 1991-04-01 3.9 NaN 4.1
3 欧元区CPI年率 1991-05-01 3.9 NaN 3.9
4 欧元区CPI年率 1991-06-01 4.1 NaN 3.9
.. ... ... ... ... ...
556 欧元区CPI年率 2022-09-16 9.1 9.1 9.1
557 欧元区CPI年率 2022-09-30 10.0 9.7 9.1
558 欧元区CPI年率 2022-10-19 9.9 10.0 9.1
559 欧元区CPI年率 2022-10-31 10.7 10.2 9.9
560 欧元区CPI年率 2022-11-17 NaN 10.0 10.7欧元区PPI月率报告
接口: macro_euro_ppi_mom
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_eurozone_ppi_mom
描述: 欧元区 PPI 月率报告, 数据区间从 19810301-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 商品 | object | - |
| 日期 | object | - |
| 今值 | float64 | 注意单位: % |
| 预测值 | float64 | 注意单位: % |
| 前值 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_euro_ppi_mom_df = ak.macro_euro_ppi_mom()
print(macro_euro_ppi_mom_df)数据示例
商品 日期 今值 预测值 前值
0 欧元区PPI月率 1981-03-01 1.0 NaN NaN
1 欧元区PPI月率 1981-04-01 0.7 NaN 1.0
2 欧元区PPI月率 1981-05-01 1.5 NaN 0.7
3 欧元区PPI月率 1981-06-01 0.7 NaN 1.5
4 欧元区PPI月率 1981-07-01 0.6 NaN 0.7
.. ... ... ... ... ...
499 欧元区PPI月率 2022-07-04 0.7 1.0 1.2
500 欧元区PPI月率 2022-08-03 1.1 1.0 0.5
501 欧元区PPI月率 2022-09-02 4.0 2.5 1.3
502 欧元区PPI月率 2022-10-04 5.0 4.9 4.0
503 欧元区PPI月率 2022-11-04 NaN 1.7 5.0欧元区零售销售月率报告
接口: macro_euro_retail_sales_mom
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_eurozone_retail_sales_mom
描述: 欧元区零售销售月率报告, 数据区间从 20000301-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 商品 | object | - |
| 日期 | object | - |
| 今值 | float64 | 注意单位: % |
| 预测值 | float64 | 注意单位: % |
| 前值 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_euro_retail_sales_mom_df = ak.macro_euro_retail_sales_mom()
print(macro_euro_retail_sales_mom_df)数据示例
商品 日期 今值 预测值 前值
0 欧元区零售销售月率 2000-03-01 0.7 NaN NaN
1 欧元区零售销售月率 2000-04-01 -0.3 NaN 0.7
2 欧元区零售销售月率 2000-05-01 0.7 NaN -0.3
3 欧元区零售销售月率 2000-06-01 0.3 NaN 0.7
4 欧元区零售销售月率 2000-07-01 0.1 NaN 0.3
.. ... ... ... ... ...
271 欧元区零售销售月率 2022-07-06 0.2 0.4 -1.4
272 欧元区零售销售月率 2022-08-03 -1.2 0.1 0.4
273 欧元区零售销售月率 2022-09-05 0.3 0.4 -1.0
274 欧元区零售销售月率 2022-10-06 -0.3 -0.4 -0.4
275 欧元区零售销售月率 2022-11-08 NaN -0.4 -0.3劳动力市场
欧元区季调后就业人数季率报告
接口: macro_euro_employment_change_qoq
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_eurozone_employment_change_qoq
描述: 欧元区季调后就业人数季率报告, 数据区间从 20083017-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 商品 | object | - |
| 日期 | object | - |
| 今值 | float64 | 注意单位: % |
| 预测值 | float64 | 注意单位: % |
| 前值 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_euro_employment_change_qoq_df = ak.macro_euro_employment_change_qoq()
print(macro_euro_employment_change_qoq_df)数据示例
商品 日期 今值 预测值 前值
0 欧元区季调后就业人数季率 2008-03-17 0.2 0.0 0.3
1 欧元区季调后就业人数季率 2008-06-13 0.3 0.0 0.2
2 欧元区季调后就业人数季率 2008-09-12 0.2 NaN 0.3
3 欧元区季调后就业人数季率 2008-12-16 -0.1 NaN 0.2
4 欧元区季调后就业人数季率 2009-03-16 -0.3 NaN -0.1
.. ... ... ... ... ...
70 欧元区季调后就业人数季率 2022-03-08 0.5 0.5 0.9
71 欧元区季调后就业人数季率 2022-05-17 0.5 NaN 0.4
72 欧元区季调后就业人数季率 2022-06-08 0.6 0.5 0.4
73 欧元区季调后就业人数季率 2022-08-17 0.3 NaN 0.6
74 欧元区季调后就业人数季率 2022-09-07 0.4 0.3 0.7欧元区失业率报告
接口: macro_euro_unemployment_rate_mom
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_eurozone_unemployment_rate_mom
描述: 欧元区失业率报告, 数据区间从 19980501-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 商品 | object | - |
| 日期 | object | - |
| 今值 | float64 | 注意单位: % |
| 预测值 | float64 | 注意单位: % |
| 前值 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_euro_unemployment_rate_mom_df = ak.macro_euro_unemployment_rate_mom()
print(macro_euro_unemployment_rate_mom_df)数据示例
商品 日期 今值 预测值 前值
0 欧元区失业率 1998-05-01 10.6 NaN NaN
1 欧元区失业率 1998-06-01 10.5 NaN 10.6
2 欧元区失业率 1998-07-01 10.5 NaN 10.5
3 欧元区失业率 1998-08-01 10.4 NaN 10.5
4 欧元区失业率 1998-09-01 10.4 NaN 10.4
.. ... ... ... ... ...
290 欧元区失业率 2022-06-30 6.6 6.8 6.7
291 欧元区失业率 2022-08-01 6.6 6.6 6.6
292 欧元区失业率 2022-09-01 6.6 6.6 6.7
293 欧元区失业率 2022-09-30 6.6 6.6 6.6
294 欧元区失业率 2022-11-03 6.6 6.6 6.7贸易状况
欧元区未季调贸易帐报告
接口: macro_euro_trade_balance
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_eurozone_trade_balance_mom
描述: 欧元区未季调贸易帐报告, 数据区间从 19990201-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 商品 | object | - |
| 日期 | object | - |
| 今值 | float64 | 注意单位: % |
| 预测值 | float64 | 注意单位: % |
| 前值 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_euro_trade_balance_df = ak.macro_euro_trade_balance()
print(macro_euro_trade_balance_df)数据示例
商品 日期 今值 预测值 前值
0 欧元区未季调贸易帐 1999-02-01 -27.0 NaN NaN
1 欧元区未季调贸易帐 1999-03-01 19.0 NaN -27.0
2 欧元区未季调贸易帐 1999-04-01 27.0 NaN 19.0
3 欧元区未季调贸易帐 1999-05-01 21.0 NaN 27.0
4 欧元区未季调贸易帐 1999-06-01 -9.0 NaN 21.0
.. ... ... ... ... ...
281 欧元区未季调贸易帐 2022-07-15 -263.0 NaN -328.0
282 欧元区未季调贸易帐 2022-08-16 -246.0 -200.0 -284.0
283 欧元区未季调贸易帐 2022-09-15 -340.0 -200.0 -254.0
284 欧元区未季调贸易帐 2022-10-14 -509.0 NaN -339.0
285 欧元区未季调贸易帐 2022-11-15 NaN NaN -509.0欧元区经常帐报告
接口: macro_euro_current_account_mom
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_eurozone_current_account_mom
描述: 欧元区经常帐报告, 数据区间从 20080221-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 商品 | object | - |
| 日期 | object | - |
| 今值 | float64 | 注意单位: % |
| 预测值 | float64 | 注意单位: % |
| 前值 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_euro_current_account_mom_df = ak.macro_euro_current_account_mom()
print(macro_euro_current_account_mom_df)数据示例
商品 日期 今值 预测值 前值
0 欧元区经常帐 1999-02-01 -150.0 NaN NaN
1 欧元区经常帐 2003-07-01 10.0 NaN 0.0
2 欧元区经常帐 2008-02-21 -103.0 2.0 7.0
3 欧元区经常帐 2008-03-26 -106.0 0.0 -103.0
4 欧元区经常帐 2008-04-24 43.0 0.0 -106.0
.. ... ... ... ... ...
175 欧元区经常帐 2022-07-20 -45.0 NaN -58.0
176 欧元区经常帐 2022-08-19 42.0 NaN -45.0
177 欧元区经常帐 2022-09-20 -199.0 53.0 42.0
178 欧元区经常帐 2022-10-20 -263.0 -203.0 -199.0
179 欧元区经常帐 2022-11-22 NaN NaN -263.0产业指标
欧元区工业产出月率报告
接口: macro_euro_industrial_production_mom
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_eurozone_industrial_production_mom
描述: 欧元区工业产出月率报告, 数据区间从 19910301-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 商品 | object | - |
| 日期 | object | - |
| 今值 | float64 | 注意单位: % |
| 预测值 | float64 | 注意单位: % |
| 前值 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_euro_industrial_production_mom_df = ak.macro_euro_industrial_production_mom()
print(macro_euro_industrial_production_mom_df)数据示例
商品 日期 今值 预测值 前值
0 欧元区工业产出月率 1991-03-01 -1.1 NaN NaN
1 欧元区工业产出月率 1991-04-01 -1.0 NaN -1.1
2 欧元区工业产出月率 1991-05-01 -0.5 NaN -1.0
3 欧元区工业产出月率 1991-06-01 -0.1 NaN -0.5
4 欧元区工业产出月率 1991-07-01 1.9 NaN -0.1
.. ... ... ... ... ...
380 欧元区工业产出月率 2022-07-13 0.8 0.3 0.5
381 欧元区工业产出月率 2022-08-12 0.7 0.2 2.1
382 欧元区工业产出月率 2022-09-14 -2.3 -1.0 1.1
383 欧元区工业产出月率 2022-10-12 1.5 0.6 -2.3
384 欧元区工业产出月率 2022-11-14 NaN NaN 1.5欧元区制造业PMI初值报告
接口: macro_euro_manufacturing_pmi
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_eurozone_manufacturing_pmi
描述: 欧元区制造业 PMI 初值报告, 数据区间从 20080222-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 商品 | object | - |
| 日期 | object | - |
| 今值 | float64 | 注意单位: % |
| 预测值 | float64 | 注意单位: % |
| 前值 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_euro_manufacturing_pmi_df = ak.macro_euro_manufacturing_pmi()
print(macro_euro_manufacturing_pmi_df)数据示例
商品 日期 今值 预测值 前值
0 欧元区制造业PMI初值 2008-02-22 52.3 52.5 52.8
1 欧元区制造业PMI初值 2008-03-03 52.3 52.3 52.3
2 欧元区制造业PMI初值 2008-03-20 52.0 52.0 52.3
3 欧元区制造业PMI初值 2008-04-01 52.0 52.0 52.0
4 欧元区制造业PMI初值 2008-04-23 51.8 51.6 52.0
.. ... ... ... ... ...
353 欧元区制造业PMI初值 2022-09-23 48.5 48.7 49.6
354 欧元区制造业PMI初值 2022-10-03 48.4 48.5 49.6
355 欧元区制造业PMI初值 2022-10-24 46.6 47.8 48.4
356 欧元区制造业PMI初值 2022-11-02 46.4 46.6 48.4
357 欧元区制造业PMI初值 2022-11-23 NaN NaN 46.4欧元区服务业PMI终值报告
接口: macro_euro_services_pmi
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_eurozone_services_pmi
描述: 欧元区服务业 PMI 终值报告, 数据区间从 20080222-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 商品 | object | - |
| 日期 | object | - |
| 今值 | float64 | 注意单位: % |
| 预测值 | float64 | 注意单位: % |
| 前值 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_euro_services_pmi_df = ak.macro_euro_services_pmi()
print(macro_euro_services_pmi_df)数据示例
商品 日期 今值 预测值 前值
0 欧元区服务业PMI终值 2008-02-22 52.3 51.0 50.6
1 欧元区服务业PMI终值 2008-03-05 52.3 52.3 52.3
2 欧元区服务业PMI终值 2008-04-03 51.6 0.0 51.7
3 欧元区服务业PMI终值 2008-04-23 51.8 51.4 51.6
4 欧元区服务业PMI终值 2008-05-06 52.0 51.8 51.8
.. ... ... ... ... ...
351 欧元区服务业PMI终值 2022-09-23 48.9 49.0 49.8
352 欧元区服务业PMI终值 2022-10-05 48.8 48.9 49.8
353 欧元区服务业PMI终值 2022-10-24 48.2 48.2 48.8
354 欧元区服务业PMI终值 2022-11-04 NaN 48.2 48.2
355 欧元区服务业PMI终值 2022-11-23 NaN 48.2 48.8领先指标
欧元区ZEW经济景气指数报告
接口: macro_euro_zew_economic_sentiment
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_eurozone_zew_economic_sentiment
描述: 欧元区 ZEW 经济景气指数报告, 数据区间从 20080212-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 商品 | object | - |
| 日期 | object | - |
| 今值 | float64 | 注意单位: % |
| 预测值 | float64 | 注意单位: % |
| 前值 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_euro_zew_economic_sentiment_df = ak.macro_euro_zew_economic_sentiment()
print(macro_euro_zew_economic_sentiment_df)数据示例
商品 日期 今值 预测值 前值
0 欧元区ZEW经济景气指数 2008-02-12 -41.4 -43.0 -41.7
1 欧元区ZEW经济景气指数 2008-03-11 -35.0 -42.0 -41.4
2 欧元区ZEW经济景气指数 2008-04-15 -44.8 -33.0 -35.0
3 欧元区ZEW经济景气指数 2008-05-20 -43.6 -44.2 -44.8
4 欧元区ZEW经济景气指数 2008-06-17 -52.7 -43.9 -43.6
.. ... ... ... ... ...
174 欧元区ZEW经济景气指数 2022-07-12 51.1 NaN -28.0
175 欧元区ZEW经济景气指数 2022-08-16 -54.9 -57.0 -51.1
176 欧元区ZEW经济景气指数 2022-09-13 -60.7 -58.3 -54.9
177 欧元区ZEW经济景气指数 2022-10-18 -59.7 -61.2 -60.7
178 欧元区ZEW经济景气指数 2022-11-15 NaN NaN -59.7欧元区Sentix投资者信心指数报告
接口: macro_euro_sentix_investor_confidence
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_eurozone_sentix_investor_confidence
描述: 欧元区 Sentix 投资者信心指数报告, 数据区间从 20020801-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 商品 | object | - |
| 日期 | object | - |
| 今值 | float64 | 注意单位: % |
| 预测值 | float64 | 注意单位: % |
| 前值 | float64 | 注意单位: % |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_euro_sentix_investor_confidence_df = ak.macro_euro_sentix_investor_confidence()
print(macro_euro_sentix_investor_confidence_df)数据示例
商品 日期 今值 预测值 前值
0 欧元区Sentix投资者信心指数 2002-08-01 13.0 NaN NaN
1 欧元区Sentix投资者信心指数 2002-10-01 -8.5 NaN 13.0
2 欧元区Sentix投资者信心指数 2003-02-01 -21.8 NaN -8.5
3 欧元区Sentix投资者信心指数 2003-03-01 -22.8 NaN -21.8
4 欧元区Sentix投资者信心指数 2003-04-01 -19.4 NaN -22.8
.. ... ... ... ... ...
239 欧元区Sentix投资者信心指数 2022-07-04 -26.4 -19.9 -15.8
240 欧元区Sentix投资者信心指数 2022-08-08 -25.2 -24.7 -26.4
241 欧元区Sentix投资者信心指数 2022-09-05 -31.8 -27.5 -25.2
242 欧元区Sentix投资者信心指数 2022-10-10 -38.3 -34.7 -31.8
243 欧元区Sentix投资者信心指数 2022-11-07 NaN -34.7 -38.3德国宏观
IFO商业景气指数
接口: macro_germany_ifo
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_1_0.html
描述: 东方财富-数据中心-经济数据一览-IFO商业景气指数
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | - |
| 现值 | float64 | - |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_germany_ifo_df = ak.macro_germany_ifo()
print(macro_germany_ifo_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2008年01月 98.3 97.9 2008-01-25
1 2008年02月 97.9 97.8 2008-02-25
2 2008年03月 97.8 97.9 2008-03-25
3 2008年04月 97.9 97.1 2008-04-25
4 2008年05月 97.1 96.6 2008-05-25
.. ... ... ... ...
173 2022年06月 93.3 92.3 2022-06-24
174 2022年07月 92.3 88.6 2022-07-25
175 2022年08月 88.6 88.6 2022-08-25
176 2022年09月 88.6 84.4 2022-09-26
177 2022年10月 84.4 84.3 2022-10-25消费者物价指数月率终值
接口: macro_germany_cpi_monthly
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_1_1.html
描述: 东方财富-数据中心-经济数据一览-德国-消费者物价指数月率终值
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | - |
| 现值 | float64 | - |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_germany_cpi_monthly_df = ak.macro_germany_cpi_monthly()
print(macro_germany_cpi_monthly_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2008年01月 0.7 -0.4 2008-02-16
1 2008年02月 -0.4 0.6 2008-03-18
2 2008年03月 0.6 0.5 2008-04-16
3 2008年04月 0.5 -0.3 2008-05-17
4 2008年05月 -0.3 0.7 2008-06-16
.. ... ... ... ...
171 2022年05月 0.7 1.1 2022-06-17
172 2022年06月 1.1 -0.1 2022-07-19
173 2022年07月 -0.1 0.8 2022-08-18
174 2022年08月 0.8 0.4 2022-09-16
175 2022年09月 0.4 2.2 2022-10-19消费者物价指数年率终值
接口: macro_germany_cpi_yearly
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_1_2.html
描述: 东方财富-数据中心-经济数据一览-德国-消费者物价指数年率终值
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | - |
| 现值 | float64 | - |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_germany_cpi_yearly_df = ak.macro_germany_cpi_yearly()
print(macro_germany_cpi_yearly_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2008年01月 3.1 2.9 2008-02-16
1 2008年02月 2.9 3.0 2008-03-18
2 2008年03月 3.0 3.3 2008-04-16
3 2008年04月 3.3 2.6 2008-05-17
4 2008年05月 2.6 3.1 2008-06-16
.. ... ... ... ...
172 2022年05月 7.8 8.7 2022-06-17
173 2022年06月 8.7 8.2 2022-07-19
174 2022年07月 8.2 8.5 2022-08-18
175 2022年08月 8.5 8.8 2022-09-16
176 2022年09月 8.8 10.9 2022-10-19贸易帐-季调后
接口: macro_germany_trade_adjusted
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_1_3.html
描述: 东方财富-数据中心-经济数据一览-德国-贸易帐(季调后)
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | - |
| 现值 | float64 | - |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_germany_trade_adjusted_df = ak.macro_germany_trade_adjusted()
print(macro_germany_trade_adjusted_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2008年01月 15.5 17.2 2008-03-10
1 2008年02月 17.2 16.3 2008-04-10
2 2008年03月 16.3 16.8 2008-05-09
3 2008年04月 16.8 16.8 2008-06-09
4 2008年05月 16.8 15.3 2008-07-09
.. ... ... ... ...
173 2022年06月 3.2 5.7 2022-08-03
174 2022年07月 5.7 3.4 2022-09-02
175 2022年08月 3.4 1.2 2022-10-05
176 2022年09月 1.2 3.7 2022-11-02
177 2022年10月 3.7 NaN 2022-12-02GDP
接口: macro_germany_gdp
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_1_4.html
描述: 东方财富-数据中心-经济数据一览-德国-GDP
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | - |
| 现值 | float64 | - |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_germany_gdp_df = ak.macro_germany_gdp()
print(macro_germany_gdp_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2008第1季度 3.911156 2.891346 2008-05-27
1 2008第2季度 2.891346 4.008347 2008-08-27
2 2008第3季度 4.008347 1.783758 2008-11-27
3 2008第4季度 1.783758 -1.075182 2009-02-26
4 2009第1季度 -1.075182 -5.727010 2009-05-27
5 2009第2季度 -5.727010 -6.526663 2009-08-27
6 2009第3季度 -6.526663 -3.618978 2009-11-27
7 2009第4季度 -3.618978 -0.203077 2010-02-26
8 2010第1季度 -0.203077 3.679816 2010-05-27
9 2010第2季度 3.679816 5.068024 2010-08-27
10 2010第3季度 5.068024 4.369179 2010-11-27
11 2010第4季度 4.369179 4.120271 2011-02-26
12 2011第1季度 4.120271 5.333064 2011-05-27
13 2011第2季度 5.333064 3.859840 2011-08-27
14 2011第3季度 3.859840 3.531578 2011-11-27
15 2011第4季度 3.531578 2.565706 2012-02-26
16 2012第1季度 2.565706 2.984836 2012-05-27
17 2012第2季度 2.984836 7.174241 2012-08-27
18 2012第3季度 7.174241 1.725317 2012-11-27
19 2012第4季度 1.725317 0.945122 2013-02-26
20 2013第1季度 0.945122 5.768754 2013-05-27
21 2013第2季度 5.768754 2.757222 2013-08-27
22 2013第3季度 2.757222 7.362522 2013-11-27
23 2013第4季度 7.362522 7.864693 2014-02-26
24 2014第1季度 7.864693 4.547053 2014-05-27
25 2014第2季度 4.547053 2.828708 2014-08-27
26 2014第3季度 2.828708 2.900608 2014-11-27
27 2014第4季度 2.900608 3.192026 2015-02-26
28 2015第1季度 3.192026 2.961665 2015-05-27
29 2015第2季度 2.961665 4.127740 2015-08-27
30 2015第3季度 4.127740 4.167399 2015-11-27
31 2015第4季度 4.167399 4.862430 2016-02-26
32 2016第1季度 4.862430 3.862071 2016-05-27
33 2016第2季度 3.862071 4.796750 2016-08-27
34 2016第3季度 4.796750 2.448969 2016-11-27
35 2016第4季度 2.448969 3.986182 2017-02-26
36 2017第1季度 3.986182 4.704109 2017-05-26
37 2017第2季度 4.704109 2.837963 2017-08-28
38 2017第3季度 2.837963 4.431038 2017-11-23
39 2017第4季度 4.431038 4.909609 2018-02-26
40 2018第1季度 4.909609 3.089480 2018-05-29
41 2018第2季度 3.089480 4.038992 2018-08-14
42 2018第3季度 4.038992 2.223463 2018-11-26
43 2018第4季度 2.223463 2.719435 2019-02-25
44 2019第1季度 2.719435 3.407325 2019-05-16
45 2019第2季度 3.407325 2.314198 2019-08-14
46 2019第3季度 2.314198 4.201790 2019-11-14
47 2019第4季度 4.201790 2.894518 2020-02-14
48 2020第1季度 2.894518 1.800183 2020-05-15
49 2020第2季度 1.800183 -7.679049 2020-08-14
50 2020第3季度 -7.679049 -1.829887 2020-11-24
51 2020第4季度 -1.829887 -0.180657 2021-02-24
52 2021第1季度 -0.180657 -0.562919 2021-05-25
53 2021第2季度 -0.562919 11.520925 2021-08-27
54 2021第3季度 11.520925 6.313908 2021-11-23
55 2021第4季度 6.313908 6.305223 2022-02-25
56 2022第1季度 6.305223 8.602949 2022-05-25
57 2022第2季度 8.602949 7.763706 2022-08-25实际零售销售月率
接口: macro_germany_retail_sale_monthly
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_1_5.html
描述: 东方财富-数据中心-经济数据一览-德国-实际零售销售月率
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | - |
| 现值 | float64 | - |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_germany_retail_sale_monthly_df = ak.macro_germany_retail_sale_monthly()
print(macro_germany_retail_sale_monthly_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2008年01月 4.5 4.4 2008-02-13
1 2008年02月 4.4 4.5 2008-03-15
2 2008年03月 4.5 5.1 2008-04-13
3 2008年04月 5.1 4.4 2008-05-14
4 2008年05月 4.4 4.8 2008-06-13
.. ... ... ... ...
173 2022年06月 9.1 10.2 2022-07-13
174 2022年07月 10.2 11.5 2022-08-10
175 2022年08月 11.5 12.7 2022-09-13
176 2022年09月 12.7 14.1 2022-10-13
177 2022年10月 14.1 NaN 2022-11-11实际零售销售年率
接口: macro_germany_retail_sale_yearly
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_1_6.html
描述: 东方财富-数据中心-经济数据一览-德国-实际零售销售年率
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | - |
| 现值 | float64 | - |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_germany_retail_sale_yearly_df = ak.macro_germany_retail_sale_yearly()
print(macro_germany_retail_sale_yearly_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2008年12月 3.2 3.9 2009-04-13
1 2009年12月 3.9 -0.1 2010-04-13
2 2010年12月 -0.1 0.4 2011-04-13
3 2011年12月 0.4 2.0 2012-04-12
4 2012年12月 2.0 2.5 2013-04-13
5 2013年12月 2.5 2.5 2014-11-18
6 2014年12月 2.5 1.0 2015-01-16
7 2015年12月 1.0 0.1 2016-01-16
8 2016年12月 0.1 0.6 2017-01-16
9 2017年12月 0.6 2.0 2018-01-16
10 2018年12月 2.0 1.9 2019-01-16
11 2019年12月 1.9 0.7 2020-01-16
12 2020年12月 0.7 -0.1 2021-01-19
13 2021年12月 -0.1 5.3 2022-01-19
14 2022年12月 5.3 NaN 2023-01-17ZEW 经济景气指数
接口: macro_germany_zew
目标地址: https://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_1_7.html
描述: 东方财富-数据中心-经济数据一览-德国-ZEW 经济景气指数
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | - |
| 现值 | float64 | - |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_germany_zew_df = ak.macro_germany_zew()
print(macro_germany_zew_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2008年01月 -37.2 -41.6 2008-01-16
1 2008年02月 -41.6 -39.5 2008-02-16
2 2008年03月 -39.5 -32.0 2008-03-16
3 2008年04月 -32.0 -40.7 2008-04-16
4 2008年05月 -40.7 -41.4 2008-05-16
.. ... ... ... ...
174 2022年07月 -28.0 -53.8 2022-07-12
175 2022年08月 -53.8 -55.3 2022-08-16
176 2022年09月 -55.3 -61.9 2022-09-13
177 2022年10月 -61.9 -59.2 2022-10-18
178 2022年11月 -59.2 NaN 2022-11-15瑞士宏观
SVME 采购经理人指数
接口: macro_swiss_svme
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_2_0.html
描述: 东方财富-经济数据-瑞士-SVME采购经理人指数
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | - |
| 现值 | float64 | - |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_swiss_svme_df = ak.macro_swiss_svme()
print(macro_swiss_svme_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2007年12月 NaN 62.2 2008-01-01
1 2008年01月 62.2 62.3 2008-02-01
2 2008年02月 62.3 60.5 2008-03-03
3 2008年03月 60.5 55.3 2008-04-01
4 2008年04月 55.3 56.7 2008-05-02
.. ... ... ... ...
174 2022年06月 60.0 59.1 2022-07-01
175 2022年07月 59.1 58.0 2022-08-02
176 2022年08月 58.0 56.4 2022-09-01
177 2022年09月 56.4 57.1 2022-10-03
178 2022年10月 57.1 54.9 2022-11-01贸易帐
接口: macro_swiss_trade
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_2_1.html
描述: 东方财富-经济数据-瑞士-贸易帐
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | - |
| 现值 | float64 | - |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_swiss_trade_df = ak.macro_swiss_trade()
print(macro_swiss_trade_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2007第4季度 NaN 1.980 2008-01-20
1 2008第1季度 1.980 12.500 2008-04-20
2 2008第2季度 12.500 24.128 2008-07-21
3 2008第3季度 24.128 14.400 2008-10-21
4 2008第4季度 14.400 2.200 2009-01-20
5 2009第1季度 2.200 1.210 2009-04-20
6 2009第2季度 1.210 15.700 2009-07-21
7 2009第3季度 15.700 19.200 2009-10-21
8 2009第4季度 19.200 14.000 2010-01-20
9 2010第1季度 14.000 20.000 2010-04-20
10 2010第2季度 20.000 18.000 2010-07-21
11 2010第3季度 18.000 17.000 2010-10-21
12 2010第4季度 17.000 12.600 2011-01-20
13 2011第1季度 12.600 11.000 2011-04-20
14 2011第2季度 11.000 17.000 2011-07-21
15 2011第3季度 17.000 19.000 2011-10-21
16 2011第4季度 19.000 20.000 2012-01-20
17 2012第1季度 20.000 17.000 2012-04-20
18 2012第2季度 17.000 22.000 2012-07-21
19 2012第3季度 22.000 20.100 2012-10-21
20 2012第4季度 20.100 10.000 2013-01-20
21 2013第1季度 10.000 19.000 2013-04-20
22 2013第2季度 19.000 27.000 2013-07-21
23 2013第3季度 27.000 25.000 2013-10-21
24 2013第4季度 25.000 5.000 2014-01-20
25 2014第1季度 5.000 21.000 2014-04-20
26 2014第2季度 21.000 14.000 2014-07-21
27 2014第3季度 14.000 24.500 2014-10-21
28 2014第4季度 24.500 15.000 2015-01-20
29 2015第1季度 15.000 25.000 2015-04-20
30 2015第2季度 25.000 35.800 2015-07-21
31 2015第3季度 35.800 30.500 2015-10-20
32 2015第4季度 30.500 25.400 2016-01-26
33 2016第1季度 25.400 21.630 2016-04-21
34 2016第2季度 21.630 35.460 2016-07-21
35 2016第3季度 35.460 43.740 2016-10-20
36 2016第4季度 43.740 27.160 2017-01-26
37 2017第1季度 27.160 31.010 2017-04-27
38 2017第2季度 31.010 28.130 2017-07-20
39 2017第3季度 28.130 29.200 2017-10-19
40 2017第4季度 29.200 26.320 2018-01-30
41 2018第1季度 26.320 17.680 2018-04-24
42 2018第2季度 17.680 26.000 2018-07-19
43 2018第3季度 26.000 24.340 2018-10-18
44 2018第4季度 24.340 18.970 2019-01-29
45 2019第1季度 18.970 31.790 2019-04-18
46 2019第2季度 31.790 40.960 2019-07-18
47 2019第3季度 40.960 40.200 2019-10-17
48 2019第4季度 40.200 19.640 2020-01-28
49 2020第1季度 19.640 40.200 2020-04-21
50 2020第2季度 40.200 32.160 2020-07-21
51 2020第3季度 32.160 32.790 2020-10-20
52 2020第4季度 32.790 28.810 2021-01-28
53 2021第1季度 28.810 58.160 2021-04-22
54 2021第2季度 58.160 55.300 2021-07-20
55 2021第3季度 55.300 50.520 2021-10-19
56 2021第4季度 50.520 36.930 2022-01-27
57 2022第1季度 36.930 29.880 2022-04-26
58 2022第2季度 29.880 38.030 2022-07-19
59 2022第3季度 38.030 40.030 2022-10-20消费者物价指数年率
接口: macro_swiss_cpi_yearly
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_2_2.html
描述: 东方财富-经济数据-瑞士-消费者物价指数年率
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | - |
| 现值 | float64 | - |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_swiss_cpi_yearly_df = ak.macro_swiss_cpi_yearly()
print(macro_swiss_cpi_yearly_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2007第4季度 NaN 2.0 2008-01-08
1 2008第4季度 2.0 0.7 2009-01-08
2 2009第4季度 0.7 0.3 2010-01-08
3 2010第4季度 0.3 0.5 2011-01-08
4 2011第4季度 0.5 -0.7 2012-01-08
5 2012第4季度 -0.7 -0.4 2013-01-08
6 2013第4季度 -0.4 0.1 2014-01-08
7 2015第4季度 -0.3 -1.3 2016-01-08
8 2016第4季度 -1.3 0.0 2017-01-05
9 2017第4季度 0.0 0.8 2018-01-08
10 2018第4季度 0.8 0.7 2019-01-09
11 2014第4季度 0.1 -0.3 2019-01-09
12 2019第4季度 0.7 0.2 2020-01-07
13 2020第4季度 0.2 -0.8 2021-01-05
14 2021第4季度 -0.8 1.5 2022-01-04GDP 季率
接口: macro_swiss_gdp_quarterly
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_2_3.html
描述: 东方财富-经济数据-瑞士-GDP 季率
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | - |
| 现值 | float64 | - |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_swiss_gdp_quarterly_df = ak.macro_swiss_gdp_quarterly()
print(macro_swiss_gdp_quarterly_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2007年12月 NaN 1.0 2008-03-01
1 2008年03月 1.0 0.3 2008-05-31
2 2008年06月 0.3 0.4 2008-08-31
3 2008年09月 0.4 0.0 2008-12-01
4 2008年12月 0.0 -0.3 2009-03-02
5 2009年03月 -0.3 -0.8 2009-05-31
6 2009年06月 -0.8 -0.3 2009-08-31
7 2009年09月 -0.3 0.3 2009-12-01
8 2009年12月 0.3 0.7 2010-03-02
9 2010年03月 0.7 0.4 2010-05-31
10 2010年06月 0.4 0.9 2010-08-31
11 2010年09月 0.9 0.7 2010-12-01
12 2010年12月 0.7 0.9 2011-03-02
13 2011年03月 0.9 0.3 2011-05-31
14 2011年06月 0.3 0.4 2011-08-31
15 2011年09月 0.4 0.2 2011-12-01
16 2011年12月 0.2 0.1 2012-03-01
17 2012年03月 0.1 0.7 2012-05-31
18 2012年06月 0.7 -0.1 2012-08-31
19 2012年09月 -0.1 0.6 2012-12-01
20 2012年12月 0.6 0.2 2013-03-02
21 2013年03月 0.2 0.6 2013-05-31
22 2013年06月 0.6 0.5 2013-08-31
23 2013年09月 0.5 0.5 2013-12-01
24 2013年12月 0.5 0.2 2014-03-02
25 2014年03月 0.2 0.5 2014-05-31
26 2014年06月 0.5 0.0 2014-08-31
27 2014年09月 0.0 0.6 2014-12-01
28 2014年12月 0.6 0.6 2015-03-02
29 2015年03月 0.6 -0.2 2015-05-29
30 2015年06月 -0.2 0.2 2015-08-28
31 2015年09月 0.2 0.0 2015-12-01
32 2015年12月 0.0 0.4 2016-03-02
33 2016年03月 0.4 0.1 2016-06-01
34 2016年06月 0.1 0.6 2016-09-06
35 2016年09月 0.6 0.0 2016-12-02
36 2016年12月 0.0 0.1 2017-03-02
37 2017年03月 0.1 0.3 2017-06-01
38 2017年06月 0.3 0.3 2017-09-05
39 2017年09月 0.3 0.6 2017-11-30
40 2017年12月 0.6 0.6 2018-03-01
41 2018年03月 0.6 0.6 2018-05-31
42 2018年06月 0.6 0.7 2018-09-06
43 2018年09月 0.7 -0.2 2018-11-29
44 2018年12月 -0.2 0.2 2019-02-28
45 2019年03月 0.2 0.6 2019-05-28
46 2019年06月 0.6 0.3 2019-09-05
47 2019年09月 0.3 0.4 2019-11-28
48 2019年12月 0.4 0.3 2020-03-03
49 2020年03月 0.3 -2.6 2020-06-03
50 2020年06月 -2.6 -8.2 2020-08-27
51 2020年09月 -8.2 7.2 2020-12-01
52 2020年12月 7.2 0.3 2021-03-03
53 2021年03月 0.3 -0.5 2021-06-01
54 2021年09月 1.8 1.7 2021-09-07
55 2021年06月 -0.5 1.8 2022-01-10
56 2021年12月 1.7 0.3 2022-02-28
57 2022年03月 0.3 0.5 2022-05-31
58 2022年06月 0.5 0.3 2022-09-05GDP 年率
接口: macro_swiss_gbd_yearly
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_2_4.html
描述: 东方财富-经济数据-瑞士-GDP 年率
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | - |
| 现值 | float64 | - |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_swiss_gbd_yearly_df = ak.macro_swiss_gbd_yearly()
print(macro_swiss_gbd_yearly_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2007年12月 NaN 3.6 2008-03-02
1 2008年12月 3.6 -0.6 2009-03-03
2 2009年12月 -0.6 0.6 2010-03-03
3 2010年12月 0.6 3.1 2011-03-03
4 2011年12月 3.1 1.3 2012-03-02
5 2012年12月 1.3 1.4 2013-03-03
6 2013年12月 1.4 1.7 2014-03-03
7 2014年12月 1.7 1.9 2015-03-03
8 2015年12月 1.9 0.4 2016-03-02
9 2016年12月 0.4 0.6 2017-03-02
10 2017年12月 0.6 1.9 2018-03-01
11 2018年12月 1.9 1.4 2019-02-28
12 2019年12月 1.4 1.5 2020-03-03
13 2020年12月 1.5 -1.6 2021-03-03
14 2021年12月 -1.6 3.7 2022-02-28央行公布利率决议
接口: macro_swiss_gbd_bank_rate
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_2_5.html
描述: 东方财富-经济数据-瑞士-央行公布利率决议
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | - |
| 现值 | float64 | - |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_swiss_gbd_bank_rate_df = ak.macro_swiss_gbd_bank_rate()
print(macro_swiss_gbd_bank_rate_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2008年03月 NaN 2.75 2008-03-16
1 2008年06月 2.75 2.75 2008-06-16
2 2008年09月 2.75 2.75 2008-09-16
3 2008年12月 2.75 0.50 2008-12-16
4 2009年03月 0.50 0.25 2009-03-16
5 2009年06月 0.25 0.25 2009-06-16
6 2009年09月 0.25 0.25 2009-09-16
7 2009年12月 0.25 0.25 2009-12-16
8 2010年03月 0.25 0.25 2010-03-16
9 2010年06月 0.25 0.25 2010-06-16
10 2010年09月 0.25 0.25 2010-09-16
11 2010年12月 0.25 0.25 2010-12-16
12 2011年03月 0.25 0.25 2011-03-16
13 2011年06月 0.25 0.25 2011-06-16
14 2011年09月 0.25 0.00 2011-09-16
15 2011年12月 0.00 0.00 2011-12-16
16 2012年03月 0.00 0.00 2012-03-16
17 2012年06月 0.00 0.00 2012-06-16
18 2012年09月 0.00 0.00 2012-09-16
19 2012年12月 0.00 0.00 2012-12-16
20 2013年03月 0.00 0.00 2013-03-16
21 2013年06月 0.00 0.00 2013-06-16
22 2013年09月 0.00 0.00 2013-09-16
23 2013年12月 0.00 0.00 2013-12-16
24 2014年03月 0.00 0.00 2014-03-16
25 2014年06月 0.00 0.00 2014-06-16
26 2014年09月 0.00 0.00 2014-09-16
27 2014年12月 0.00 -0.25 2014-12-11
28 2015年03月 -0.25 -0.75 2015-03-19
29 2015年06月 -0.75 -0.75 2015-06-18
30 2015年09月 -0.75 -0.75 2015-09-17
31 2015年12月 -0.75 -0.75 2015-12-10
32 2016年03月 -0.75 -0.75 2016-03-17
33 2016年06月 -0.75 -0.75 2016-06-16
34 2016年09月 -0.75 -0.75 2016-09-15
35 2016年12月 -0.75 -0.75 2016-12-15
36 2017年03月 -0.75 -0.75 2017-03-16
37 2017年06月 -0.75 -0.75 2017-06-15
38 2017年09月 -0.75 -0.75 2017-09-14
39 2017年12月 -0.75 -0.75 2017-12-14
40 2018年03月 -0.75 -0.75 2018-03-15
41 2018年06月 -0.75 -0.75 2018-06-21
42 2018年09月 -0.75 -0.75 2018-09-20
43 2018年12月 -0.75 -0.75 2018-12-13
44 2019年03月 -0.75 -0.75 2019-03-21
45 2019年06月 -0.75 -0.75 2019-06-13
46 2019年09月 -0.75 -0.75 2019-09-19
47 2019年12月 -0.75 -0.75 2019-12-12
48 2020年03月 -0.75 -0.75 2020-03-19
49 2020年06月 -0.75 -0.75 2020-06-18
50 2020年09月 -0.75 -0.75 2020-09-24
51 2020年12月 -0.75 -0.75 2020-12-14
52 2021年03月 -0.75 -0.75 2021-03-25
53 2021年06月 -0.75 -0.75 2021-06-17
54 2021年09月 -0.75 -0.75 2021-09-23
55 2021年12月 -0.75 -0.75 2021-12-16
56 2022年03月 -0.75 -0.75 2022-03-24
57 2022年06月 -0.75 -0.25 2022-06-16
58 2022年09月 -0.25 0.50 2022-09-22
59 2022年12月 0.50 NaN 2022-12-15日本宏观
央行公布利率决议
接口: macro_japan_bank_rate
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_3_0.html
描述: 东方财富-经济数据-日本-央行公布利率决议
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | - |
| 现值 | float64 | - |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_japan_bank_rate_df = ak.macro_japan_bank_rate()
print(macro_japan_bank_rate_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2008年01月 NaN 0.5 2008-01-21
1 2008年02月 0.5 0.5 2008-02-21
2 2008年03月 0.5 0.5 2008-03-21
3 2008年04月 0.5 0.5 2008-04-21
4 2008年05月 0.5 0.5 2008-05-21
.. ... ... ... ...
148 2022年05月 -0.1 -0.1 2022-06-17
149 2022年06月 -0.1 -0.1 2022-06-17
150 2022年07月 -0.1 NaN 2022-07-21
151 2022年09月 NaN -0.1 2022-09-22
152 2022年10月 -0.1 -0.1 2022-10-28全国消费者物价指数年率
接口: macro_japan_cpi_yearly
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_3_1.html
描述: 东方财富-经济数据-日本-全国消费者物价指数年率
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | - |
| 现值 | float64 | - |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_japan_cpi_yearly_df = ak.macro_japan_cpi_yearly()
print(macro_japan_cpi_yearly_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2008年01月 0.7 0.7 2008-02-25
1 2008年02月 0.7 1.0 2008-03-27
2 2008年03月 1.0 1.2 2008-04-25
3 2008年04月 1.2 0.8 2008-05-26
4 2008年05月 0.8 1.3 2008-06-25
.. ... ... ... ...
173 2022年06月 2.5 2.4 2022-07-22
174 2022年07月 2.4 2.6 2022-08-19
175 2022年08月 2.6 3.0 2022-09-20
176 2022年09月 3.0 3.0 2022-10-21
177 2022年10月 3.0 NaN 2022-11-18全国核心消费者物价指数年率
接口: macro_japan_core_cpi_yearly
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_2_2.html
描述: 东方财富-经济数据-日本-全国核心消费者物价指数年率
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | - |
| 现值 | float64 | - |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_japan_core_cpi_yearly_df = ak.macro_japan_core_cpi_yearly()
print(macro_japan_core_cpi_yearly_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2008年01月 -0.1 -0.1 2008-02-25
1 2008年02月 -0.1 -0.1 2008-03-27
2 2008年03月 -0.1 0.1 2008-04-25
3 2008年04月 0.1 -0.1 2008-05-26
4 2008年05月 -0.1 -0.1 2008-06-25
.. ... ... ... ...
173 2022年06月 0.2 0.2 2022-07-22
174 2022年07月 0.2 0.4 2022-08-19
175 2022年08月 0.4 0.7 2022-09-20
176 2022年09月 0.7 0.9 2022-10-21
177 2022年10月 0.9 NaN 2022-11-18失业率
接口: macro_japan_unemployment_rate
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_2_3.html
描述: 东方财富-经济数据-日本-失业率
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | - |
| 现值 | float64 | - |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_japan_unemployment_rate_df = ak.macro_japan_unemployment_rate()
print(macro_japan_unemployment_rate_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2008年01月 3.7 3.9 2008-02-29
1 2008年02月 3.9 4.0 2008-03-31
2 2008年03月 4.0 3.8 2008-04-29
3 2008年04月 3.8 3.9 2008-05-30
4 2008年05月 3.9 4.0 2008-06-29
.. ... ... ... ...
173 2022年06月 2.6 2.6 2022-07-29
174 2022年07月 2.6 2.6 2022-08-30
175 2022年08月 2.6 2.5 2022-09-30
176 2022年09月 2.5 2.7 2022-10-28
177 2022年10月 2.7 NaN 2022-11-29领先指标终值
接口: macro_japan_head_indicator
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_3_4.html
描述: 东方财富-经济数据-日本-领先指标终值
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | - |
| 现值 | float64 | - |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_japan_head_indicator_df = ak.macro_japan_head_indicator()
print(macro_japan_head_indicator_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2008年01月 102.1 102.1 2008-03-08
1 2008年02月 102.1 102.4 2008-04-08
2 2008年03月 102.4 100.3 2008-05-07
3 2008年04月 100.3 100.4 2008-06-07
4 2008年05月 100.4 100.0 2008-07-07
.. ... ... ... ...
171 2022年04月 100.8 102.9 2022-06-27
172 2022年05月 102.9 101.2 2022-07-27
173 2022年06月 101.2 100.9 2022-08-29
174 2022年07月 100.9 98.9 2022-09-28
175 2022年08月 98.9 101.3 2022-10-26英国宏观
Halifax 房价指数月率
接口: macro_uk_halifax_monthly
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_4_0.html
描述: 东方财富-经济数据-英国-Halifax 房价指数月率
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | - |
| 现值 | float64 | - |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_uk_halifax_monthly_df = ak.macro_uk_halifax_monthly()
print(macro_uk_halifax_monthly_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2008年01月 NaN -0.4 2008-02-07
1 2008年02月 -0.4 0.1 2008-03-09
2 2008年03月 0.1 -2.5 2008-04-07
3 2008年04月 -2.5 -1.5 2008-05-08
4 2008年05月 -1.5 -2.5 2008-06-07
.. ... ... ... ...
174 2022年07月 1.4 -0.1 2022-08-05
175 2022年08月 -0.1 0.3 2022-09-07
176 2022年09月 0.3 -0.1 2022-10-07
177 2022年10月 -0.1 -0.4 2022-11-07
178 2022年11月 -0.4 NaN 2022-12-07Halifax 房价指数年率
接口: macro_uk_halifax_yearly
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_4_1.html
描述: 东方财富-经济数据-英国-Halifax 房价指数年率
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | - |
| 现值 | float64 | - |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_uk_halifax_yearly_df = ak.macro_uk_halifax_yearly()
print(macro_uk_halifax_yearly_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2008年01月 5.2 4.5 2008-02-07
1 2008年02月 4.5 4.2 2008-03-09
2 2008年03月 4.2 1.1 2008-04-07
3 2008年04月 1.1 -0.9 2008-05-08
4 2008年05月 -0.9 -3.8 2008-06-07
.. ... ... ... ...
174 2022年07月 12.5 11.8 2022-08-05
175 2022年08月 11.8 11.4 2022-09-07
176 2022年09月 11.4 9.8 2022-10-07
177 2022年10月 9.8 8.3 2022-11-07
178 2022年11月 8.3 NaN 2022-12-07贸易帐
接口: macro_uk_trade
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_4_2.html
描述: 东方财富-经济数据-英国-贸易帐
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | - |
| 现值 | float64 | - |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_uk_trade_df = ak.macro_uk_trade()
print(macro_uk_trade_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2008年01月 -3157 -3750 2008-03-11
1 2008年02月 -3750 -3749 2008-04-11
2 2008年03月 -3749 -3194 2008-05-10
3 2008年04月 -3194 -3182 2008-06-10
4 2008年05月 -3182 -2696 2008-07-10
.. ... ... ... ...
171 2022年04月 -11881 -9266 2022-06-13
172 2022年05月 -9266 -9119 2022-07-13
173 2022年06月 -9119 -11387 2022-08-12
174 2022年07月 -11387 -7793 2022-09-12
175 2022年08月 -7793 -7080 2022-10-12央行公布利率决议
接口: macro_uk_bank_rate
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_4_3.html
描述: 东方财富-经济数据-英国-央行公布利率决议
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | - |
| 现值 | float64 | - |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_uk_bank_rate_df = ak.macro_uk_bank_rate()
print(macro_uk_bank_rate_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2008年01月 NaN 5.50 2008-01-15
1 2008年02月 5.50 5.25 2008-02-15
2 2008年03月 5.25 5.25 2008-03-15
3 2008年04月 5.25 5.00 2008-04-15
4 2008年05月 5.00 5.00 2008-05-15
.. ... ... ... ...
150 2022年05月 0.75 1.00 2022-05-05
151 2022年06月 1.00 1.25 2022-06-16
152 2022年08月 1.25 1.75 2022-08-04
153 2022年09月 1.75 2.25 2022-09-22
154 2022年11月 2.25 3.00 2022-11-03核心消费者物价指数年率
接口: macro_uk_core_cpi_yearly
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_4_4.html
描述: 东方财富-经济数据-英国-核心消费者物价指数年率
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | - |
| 现值 | float64 | - |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_uk_core_cpi_yearly_df = ak.macro_uk_core_cpi_yearly()
print(macro_uk_core_cpi_yearly_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2008年01月 1.4 1.3 2008-02-16
1 2008年02月 1.3 1.2 2008-03-18
2 2008年03月 1.2 1.2 2008-04-16
3 2008年04月 1.2 1.4 2008-05-17
4 2008年05月 1.4 1.5 2008-06-16
.. ... ... ... ...
172 2022年05月 6.2 5.9 2022-06-22
173 2022年06月 5.9 5.8 2022-07-20
174 2022年07月 5.8 6.2 2022-08-17
175 2022年08月 6.2 6.3 2022-09-14
176 2022年09月 6.3 6.5 2022-10-19核心消费者物价指数月率
接口: macro_uk_core_cpi_monthly
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_4_7.html
描述: 东方财富-经济数据-英国-核心消费者物价指数月率
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | - |
| 现值 | float64 | - |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_uk_cpi_monthly_df = ak.macro_uk_cpi_monthly()
print(macro_uk_cpi_monthly_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2008年01月 0.6 -1.0 2008-02-16
1 2008年02月 -1.0 0.3 2008-03-18
2 2008年03月 0.3 0.4 2008-04-16
3 2008年04月 0.4 0.5 2008-05-17
4 2008年05月 0.5 0.3 2008-06-16
.. ... ... ... ...
170 2022年05月 0.7 0.5 2022-06-22
171 2022年06月 0.5 0.4 2022-07-20
172 2022年07月 0.4 0.3 2022-08-17
173 2022年08月 0.3 0.8 2022-09-14
174 2022年09月 0.8 0.6 2022-10-19消费者物价指数年率
接口: macro_uk_cpi_yearly
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_4_6.html
描述: 东方财富-经济数据-英国-消费者物价指数年率
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | - |
| 现值 | float64 | - |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_uk_cpi_yearly_df = ak.macro_uk_cpi_yearly()
print(macro_uk_cpi_yearly_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2008年01月 2.115385 2.228682 2008-02-16
1 2008年02月 2.228682 2.507232 2008-03-18
2 2008年03月 2.507232 2.399232 2008-04-16
3 2008年04月 2.399232 2.966507 2008-05-17
4 2008年05月 2.966507 3.339695 2008-06-16
.. ... ... ... ...
172 2022年05月 9.000000 9.100000 2022-06-22
173 2022年06月 9.100000 9.400000 2022-07-20
174 2022年07月 9.400000 10.100000 2022-08-17
175 2022年08月 10.100000 9.900000 2022-09-14
176 2022年09月 9.900000 10.100000 2022-10-19消费者物价指数月率
接口: macro_uk_cpi_monthly
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_4_7.html
描述: 东方财富-经济数据-英国-消费者物价指数月率
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | - |
| 现值 | float64 | - |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_uk_cpi_monthly_df = ak.macro_uk_cpi_monthly()
print(macro_uk_cpi_monthly_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2008年01月 0.6 -1.0 2008-02-16
1 2008年02月 -1.0 0.3 2008-03-18
2 2008年03月 0.3 0.4 2008-04-16
3 2008年04月 0.4 0.5 2008-05-17
4 2008年05月 0.5 0.3 2008-06-16
.. ... ... ... ...
170 2022年05月 0.7 0.5 2022-06-22
171 2022年06月 0.5 0.4 2022-07-20
172 2022年07月 0.4 0.3 2022-08-17
173 2022年08月 0.3 0.8 2022-09-14
174 2022年09月 0.8 0.6 2022-10-19零售销售月率
接口: macro_uk_retail_monthly
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_4_8.html
描述: 东方财富-经济数据-英国-零售销售月率
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | - |
| 现值 | float64 | - |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_uk_retail_monthly_df = ak.macro_uk_retail_monthly()
print(macro_uk_retail_monthly_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2008年01月 -0.4 0.8 2008-02-20
1 2008年02月 0.8 1.0 2008-03-22
2 2008年03月 1.0 -0.4 2008-04-20
3 2008年04月 -0.4 -0.2 2008-05-21
4 2008年05月 -0.2 3.5 2008-06-20
.. ... ... ... ...
172 2022年06月 -0.5 -0.1 2022-07-22
173 2022年07月 -0.1 0.3 2022-08-19
174 2022年08月 0.3 -1.6 2022-09-16
175 2022年09月 -1.6 -1.5 2022-10-21
176 2022年10月 -1.5 NaN 2022-11-18零售销售年率
接口: macro_uk_retail_yearly
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_4_9.html
描述: 东方财富-经济数据-英国-零售销售年率
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | - |
| 现值 | float64 | - |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_uk_retail_yearly_df = ak.macro_uk_retail_yearly()
print(macro_uk_retail_yearly_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2008年01月 2.7 5.6 2008-02-20
1 2008年02月 5.6 5.5 2008-03-22
2 2008年03月 5.5 4.6 2008-04-20
3 2008年04月 4.6 4.2 2008-05-21
4 2008年05月 4.2 8.1 2008-06-20
.. ... ... ... ...
170 2022年06月 -4.7 -5.8 2022-07-22
171 2022年07月 -5.8 -3.4 2022-08-19
172 2022年08月 -3.4 -5.4 2022-09-16
173 2022年09月 -5.4 -0.4 2022-10-21
174 2022年10月 -0.4 NaN 2022-11-18Rightmove 房价指数年率
接口: macro_uk_rightmove_yearly
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_4_10.html
描述: 东方财富-经济数据-英国-Rightmove 房价指数年率
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | - |
| 现值 | float64 | - |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_uk_rightmove_yearly_df = ak.macro_uk_rightmove_yearly()
print(macro_uk_rightmove_yearly_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2008年01月 NaN 3.4 2008-01-20
1 2008年02月 3.4 5.8 2008-02-20
2 2008年03月 5.8 5.0 2008-03-20
3 2008年04月 5.0 1.3 2008-04-20
4 2008年05月 1.3 2.2 2008-05-20
.. ... ... ... ...
148 2022年05月 9.9 10.2 2022-05-24
149 2022年06月 10.2 9.7 2022-06-20
150 2022年07月 9.7 9.3 2022-07-18
151 2022年08月 9.3 8.2 2022-08-16
152 2022年09月 8.2 8.7 2022-09-26Rightmove 房价指数月率
接口: macro_uk_rightmove_monthly
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_4_11.html
描述: 东方财富-经济数据-英国-Rightmove 房价指数月率
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | - |
| 现值 | float64 | - |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_uk_rightmove_monthly_df = ak.macro_uk_rightmove_monthly()
print(macro_uk_rightmove_monthly_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2008年01月 NaN -0.8 2008-01-20
1 2008年02月 -0.8 3.2 2008-02-20
2 2008年03月 3.2 0.8 2008-03-20
3 2008年04月 0.8 -0.1 2008-04-20
4 2008年05月 -0.1 1.2 2008-05-20
.. ... ... ... ...
148 2022年05月 1.6 2.1 2022-05-24
149 2022年06月 2.1 0.3 2022-06-20
150 2022年07月 0.3 0.4 2022-07-18
151 2022年08月 0.4 -1.3 2022-08-16
152 2022年09月 -1.3 0.7 2022-09-26GDP 季率初值
接口: macro_uk_gdp_quarterly
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_4_12.html
描述: 东方财富-经济数据-英国-GDP 季率初值
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | - |
| 现值 | float64 | - |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_uk_gdp_quarterly_df = ak.macro_uk_gdp_quarterly()
print(macro_uk_gdp_quarterly_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2008第1季度 0.6 0.4 2008-06-29
1 2008第2季度 0.4 0.2 2008-09-29
2 2008第4季度 0.2 -1.5 2009-03-31
3 2009第1季度 -1.5 -1.9 2009-06-29
4 2009第2季度 -1.9 -0.8 2009-09-29
5 2009第3季度 -0.8 0.4 2009-12-30
6 2009第4季度 0.4 1.6 2010-03-31
7 2010第1季度 1.6 0.5 2010-06-29
8 2010第2季度 0.5 0.7 2010-09-29
9 2010第3季度 0.7 1.9 2010-12-30
10 2010第4季度 1.9 -0.1 2011-03-31
11 2011第1季度 -0.1 0.5 2011-06-29
12 2011第2季度 0.5 0.2 2011-09-29
13 2011第3季度 0.2 0.7 2011-12-30
14 2011第4季度 0.7 0.0 2012-03-30
15 2012第1季度 0.0 0.1 2012-06-29
16 2012第2季度 0.1 -0.2 2012-09-29
17 2012第3季度 -0.2 0.8 2012-12-30
18 2012第4季度 0.8 -0.3 2013-03-31
19 2013第1季度 -0.3 0.5 2013-06-29
20 2013第2季度 0.5 0.5 2013-09-29
21 2013第3季度 0.5 0.8 2013-12-30
22 2013第4季度 0.8 0.5 2014-03-31
23 2014第1季度 0.5 0.8 2014-06-29
24 2014第2季度 0.8 0.9 2014-09-29
25 2014第3季度 0.9 0.8 2014-12-30
26 2014第4季度 0.8 0.8 2015-03-31
27 2015第1季度 0.8 0.3 2015-06-30
28 2015第2季度 0.3 0.5 2015-09-30
29 2015第3季度 0.5 0.3 2015-12-23
30 2015第4季度 0.3 0.7 2016-03-31
31 2016第1季度 0.7 0.3 2016-06-30
32 2016第2季度 0.3 0.6 2016-09-30
33 2016第3季度 0.6 0.4 2016-12-23
34 2016第4季度 0.4 0.7 2017-03-31
35 2017第1季度 0.7 0.3 2017-06-30
36 2017第2季度 0.3 0.2 2017-09-29
37 2017第3季度 0.2 0.4 2017-12-22
38 2017第4季度 0.4 0.4 2018-03-29
39 2018第1季度 0.4 0.2 2018-06-29
40 2018第2季度 0.2 0.4 2018-09-28
41 2018第3季度 0.4 0.6 2018-12-28
42 2018第4季度 0.6 0.2 2019-03-29
43 2019第1季度 0.2 0.5 2019-06-28
44 2019第2季度 0.5 -0.2 2019-08-09
45 2019第3季度 -0.2 0.4 2019-12-20
46 2019第4季度 0.4 NaN 2020-03-31
47 2020第1季度 NaN -2.5 2020-06-30
48 2020第2季度 -2.5 -19.4 2020-09-30
49 2020第3季度 -19.4 17.6 2020-12-22
50 2020第4季度 17.6 1.5 2021-03-31
51 2021第1季度 1.5 -1.2 2021-06-30
52 2021第2季度 -1.2 5.6 2021-09-30
53 2021第3季度 5.6 0.9 2021-12-22
54 2021第4季度 0.9 1.3 2022-03-31
55 2022第1季度 1.3 0.8 2022-06-30
56 2022第2季度 0.8 0.2 2022-09-30
57 2022第3季度 0.2 NaN 2022-12-22GDP 年率初值
接口: macro_uk_gdp_yearly
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_4_13.html
描述: 东方财富-经济数据-英国-GDP 年率初值
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | - |
| 现值 | float64 | - |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_uk_gdp_yearly_df = ak.macro_uk_gdp_yearly()
print(macro_uk_gdp_yearly_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2009第4季度 NaN 1.1 2010-03-31
1 2010第4季度 1.1 3.0 2011-03-31
2 2011第4季度 3.0 1.5 2012-03-30
3 2012第4季度 1.5 0.4 2013-03-31
4 2013第4季度 0.4 2.4 2014-03-31
5 2014第4季度 2.4 3.5 2015-03-31
6 2015第4季度 3.5 1.7 2016-03-31
7 2016第4季度 1.7 2.0 2017-03-31
8 2017第4季度 2.0 1.3 2018-03-29
9 2018第4季度 1.3 1.4 2019-03-29
10 2019第4季度 1.4 1.1 2020-03-31
11 2020第4季度 1.1 -6.3 2021-03-31
12 2021第4季度 -6.3 6.6 2022-03-31失业率
接口: macro_uk_unemployment_rate
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_4_14.html
描述: 东方财富-经济数据-英国-失业率
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | - |
| 现值 | float64 | - |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_uk_unemployment_rate_df = ak.macro_uk_unemployment_rate()
print(macro_uk_unemployment_rate_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2008年01月 5.19 5.21 2008-02-16
1 2008年02月 5.21 5.21 2008-03-18
2 2008年03月 5.21 5.20 2008-04-16
3 2008年04月 5.20 5.30 2008-05-17
4 2008年05月 5.30 5.20 2008-06-16
.. ... ... ... ...
172 2022年05月 3.80 3.80 2022-07-19
173 2022年06月 3.80 3.80 2022-08-16
174 2022年07月 3.80 3.60 2022-09-13
175 2022年08月 3.60 3.50 2022-10-11
176 2022年09月 3.50 NaN 2022-11-15澳大利亚宏观
零售销售月率
接口: macro_australia_retail_rate_monthly
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_5_0.html
描述: 东方财富-经济数据-澳大利亚-零售销售月率
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | 注意单位: % |
| 现值 | float64 | 注意单位: % |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_australia_retail_rate_monthly_df = ak.macro_australia_retail_rate_monthly()
print(macro_australia_retail_rate_monthly_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2022年10月 1.2 NaN 2022-12-02
1 2022年09月 0.2 1.2 2022-11-04
2 2022年08月 2.3 0.2 2022-10-05
3 2022年07月 -0.8 2.3 2022-09-05
4 2022年06月 2.3 -0.8 2022-08-03
.. ... ... ... ...
173 2008年05月 -1.5 3.7 2008-07-05
174 2008年04月 6.1 -1.5 2008-06-05
175 2008年03月 -7.7 6.1 2008-05-05
176 2008年02月 -23.6 -7.7 2008-04-06
177 2008年01月 23.4 -23.6 2008-03-06贸易帐
接口: macro_australia_trade
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_5_1.html
描述: 东方财富-经济数据-澳大利亚-贸易帐
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | 注意单位: 亿澳元 |
| 现值 | float64 | 注意单位: 亿澳元 |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_australia_trade_df = ak.macro_australia_trade()
print(macro_australia_trade_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2022年10月 11449 NaN 2022-12-08
1 2022年09月 7756 11449.0 2022-11-03
2 2022年08月 7725 7756.0 2022-10-06
3 2022年07月 8663 7725.0 2022-09-08
4 2022年06月 19332 8663.0 2022-08-04
.. ... ... ... ...
173 2008年05月 -1939 -1285.0 2008-07-05
174 2008年04月 -1434 -1939.0 2008-06-05
175 2008年03月 -2677 -1434.0 2008-05-05
176 2008年02月 -3854 -2677.0 2008-04-06
177 2008年01月 -1148 -3854.0 2008-03-06失业率
接口: macro_australia_unemployment_rate
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_5_2.html
描述: 东方财富-经济数据-澳大利亚-失业率
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | 注意单位: % |
| 现值 | float64 | 注意单位: % |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_australia_unemployment_rate_df = ak.macro_australia_unemployment_rate()
print(macro_australia_unemployment_rate_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2022年11月 3.388054 NaN 2022-12-15
1 2022年10月 3.536857 3.388054 2022-11-17
2 2022年09月 3.478775 3.536857 2022-10-20
3 2022年08月 3.413169 3.478775 2022-09-15
4 2022年07月 3.543145 3.413169 2022-08-18
.. ... ... ... ...
174 2008年05月 4.266881 4.266643 2008-06-15
175 2008年04月 4.058254 4.266881 2008-05-16
176 2008年03月 3.981161 4.058254 2008-04-15
177 2008年02月 4.221168 3.981161 2008-03-17
178 2008年01月 4.309566 4.221168 2008-02-15生产者物价指数季率
接口: macro_australia_ppi_quarterly
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_5_3.html
描述: 东方财富-经济数据-澳大利亚-生产者物价指数季率
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | 注意单位: % |
| 现值 | float64 | 注意单位: % |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_australia_ppi_quarterly_df = ak.macro_australia_ppi_quarterly()
print(macro_australia_ppi_quarterly_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2022年12月 1.9 NaN 2023-01-27
1 2022年09月 1.4 1.9 2022-10-28
2 2022年06月 1.6 1.4 2022-07-29
3 2022年03月 1.3 1.6 2022-04-29
4 2021年12月 1.1 1.3 2022-01-28
5 2021年09月 0.7 1.1 2021-10-29
6 2021年06月 0.4 0.7 2021-07-30
7 2021年03月 0.5 0.4 2021-04-30
8 2020年12月 0.4 0.5 2021-01-29
9 2020年09月 -1.2 0.4 2020-10-30
10 2020年06月 0.2 -1.2 2020-07-31
11 2020年03月 NaN 0.2 2020-05-01
12 2019年12月 0.4 NaN 2020-01-31
13 2019年09月 0.4 0.4 2019-11-01
14 2019年06月 0.4 0.4 2019-08-02
15 2019年03月 0.5 0.4 2019-04-26
16 2018年12月 0.8 0.5 2019-02-01
17 2018年09月 0.3 0.8 2018-11-02
18 2018年06月 0.5 0.3 2018-07-27
19 2018年03月 0.6 0.5 2018-04-27
20 2017年12月 0.2 0.6 2018-02-02
21 2017年09月 0.5 0.2 2017-10-27
22 2017年06月 0.5 0.5 2017-07-28
23 2017年03月 0.5 0.5 2017-04-28
24 2016年12月 0.3 0.5 2017-01-27
25 2016年09月 0.1 0.3 2016-10-28
26 2016年06月 -0.2 0.1 2016-07-29
27 2016年03月 0.3 -0.2 2016-04-29
28 2015年12月 0.9 0.3 2016-01-29
29 2015年09月 0.3 0.9 2015-10-30
30 2015年06月 0.5 0.3 2015-08-25
31 2015年03月 0.1 0.5 2015-05-26
32 2014年12月 0.2 0.1 2015-01-30
33 2014年09月 -0.1 0.2 2014-10-30
34 2014年06月 0.9 -0.1 2014-07-30
35 2014年03月 0.2 0.9 2014-04-29
36 2013年12月 1.3 0.2 2014-01-29
37 2013年09月 0.1 1.3 2013-10-30
38 2013年06月 0.3 0.1 2013-07-30
39 2013年03月 0.2 0.3 2013-04-29
40 2012年12月 0.6 0.2 2013-01-29
41 2012年09月 0.5 0.6 2012-10-30
42 2012年06月 -0.3 0.5 2012-07-30
43 2012年03月 0.3 -0.3 2012-04-29
44 2011年12月 0.6 0.3 2012-01-29
45 2011年09月 0.8 0.6 2011-10-30
46 2011年06月 1.1 0.8 2011-07-30
47 2011年03月 0.1 1.1 2011-04-29
48 2010年12月 1.4 0.1 2011-01-29
49 2010年09月 0.3 1.4 2010-10-30
50 2010年06月 1.0 0.3 2010-07-30
51 2010年03月 -0.4 1.0 2010-04-29
52 2009年12月 0.1 -0.4 2010-01-29
53 2009年09月 -0.8 0.1 2009-10-30
54 2009年06月 -0.3 -0.8 2009-07-30
55 2009年03月 1.4 -0.3 2009-04-29
56 2008年12月 1.9 1.4 2009-01-29
57 2008年09月 1.0 1.9 2008-10-30
58 2008年06月 1.9 1.0 2008-07-30
59 2008年03月 0.7 1.9 2008-04-29消费者物价指数季率
接口: macro_australia_cpi_quarterly
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_5_4.html
描述: 东方财富-经济数据-澳大利亚-消费者物价指数季率
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | 注意单位: % |
| 现值 | float64 | 注意单位: % |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_australia_cpi_quarterly_df = ak.macro_australia_cpi_quarterly()
print(macro_australia_cpi_quarterly_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2022第4季度 1.8 NaN 2023-01-25
1 2022第3季度 1.8 1.8 2022-10-26
2 2022第2季度 2.1 1.8 2022-07-27
3 2022第1季度 1.3 2.1 2022-04-27
4 2021第4季度 0.8 1.3 2022-01-25
5 2021第3季度 0.8 0.8 2021-10-27
6 2021第2季度 0.6 0.8 2021-07-28
7 2021第1季度 0.9 0.6 2021-04-30
8 2020第4季度 1.6 0.9 2021-01-27
9 2020第3季度 -1.9 1.6 2020-10-28
10 2020第2季度 0.3 -1.9 2020-07-30
11 2020第1季度 0.7 0.3 2020-05-06
12 2019第4季度 0.5 0.7 2020-01-29
13 2019第3季度 0.6 0.5 2019-11-01
14 2019第2季度 0.0 0.6 2019-08-09
15 2019第1季度 0.5 0.0 2019-04-24
16 2018第4季度 0.4 0.5 2019-01-30
17 2018第3季度 0.4 0.4 2018-10-31
18 2018第2季度 0.4 0.4 2018-07-30
19 2018第1季度 0.6 0.4 2018-05-31
20 2017第4季度 0.6 0.6 2018-02-28
21 2017第3季度 0.2 0.6 2017-11-22
22 2017第2季度 0.5 0.2 2017-09-07
23 2017第1季度 0.5 0.5 2017-06-07
24 2016第4季度 0.7 0.5 2017-03-09
25 2016第3季度 0.4 0.7 2016-12-08
26 2016第2季度 -0.2 0.4 2016-09-07
27 2016第1季度 0.4 -0.2 2016-06-07
28 2015第4季度 0.5 0.4 2016-03-08
29 2015第3季度 0.7 0.5 2015-12-08
30 2015第2季度 0.2 0.7 2015-09-07
31 2015第1季度 0.2 0.2 2015-06-07
32 2014第4季度 0.5 0.2 2015-03-09
33 2014第3季度 0.5 0.5 2014-12-08
34 2014第2季度 0.6 0.5 2014-09-07
35 2014第1季度 0.8 0.6 2014-06-07
36 2013第4季度 1.2 0.8 2014-03-09
37 2013第3季度 0.4 1.2 2013-12-08
38 2013第2季度 0.4 0.4 2013-09-07
39 2013第1季度 0.2 0.4 2013-06-07
40 2012第4季度 1.4 0.2 2013-03-09
41 2012第3季度 0.5 1.4 2012-12-08
42 2012第2季度 0.1 0.5 2012-09-07
43 2012第1季度 0.0 0.1 2012-06-07
44 2011第4季度 0.6 0.0 2012-03-08
45 2011第3季度 0.9 0.6 2011-12-08
46 2011第2季度 1.4 0.9 2011-09-07
47 2011第1季度 0.4 1.4 2011-06-07
48 2010第4季度 0.7 0.4 2011-03-09
49 2010第3季度 0.6 0.7 2010-12-08
50 2010第2季度 1.0 0.6 2010-09-07
51 2010第1季度 0.5 1.0 2010-06-07
52 2009第4季度 1.0 0.5 2010-03-09
53 2009第3季度 0.4 1.0 2009-12-08
54 2009第2季度 0.1 0.4 2009-09-07
55 2009第1季度 -0.3 0.1 2009-06-07
56 2008第4季度 1.2 -0.3 2009-03-09
57 2008第3季度 1.4 1.2 2008-12-08
58 2008第2季度 1.3 1.4 2008-09-07
59 2008第1季度 0.9 1.3 2008-06-07消费者物价指数年率
接口: macro_australia_cpi_yearly
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_5_5.html
描述: 东方财富-经济数据-澳大利亚-消费者物价指数年率
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | 注意单位: % |
| 现值 | float64 | 注意单位: % |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_australia_cpi_yearly_df = ak.macro_australia_cpi_yearly()
print(macro_australia_cpi_yearly_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2022年12月 7.3 NaN 2023-01-25
1 2022年09月 6.1 7.3 2022-10-26
2 2022年06月 5.1 6.1 2022-07-27
3 2022年03月 3.5 5.1 2022-04-27
4 2021年12月 3.0 3.5 2022-01-25
5 2021年09月 3.8 3.0 2021-10-27
6 2021年06月 1.1 3.8 2021-07-28
7 2021年03月 0.9 1.1 2021-04-30
8 2020年12月 1.6 0.9 2021-01-27
9 2020年09月 -0.3 1.6 2020-10-28
10 2020年06月 2.2 -0.3 2020-07-29
11 2020年03月 1.8 2.2 2020-04-29
12 2019年12月 1.7 1.8 2020-01-29
13 2019年09月 1.6 1.7 2019-10-30
14 2019年06月 1.3 1.6 2019-07-31
15 2019年03月 1.8 1.3 2019-04-24
16 2018年12月 1.9 1.8 2019-01-30
17 2018年09月 2.1 1.9 2018-10-31
18 2018年06月 1.9 2.1 2018-07-25
19 2018年03月 1.9 1.9 2018-04-24
20 2017年12月 1.8 1.9 2018-01-31
21 2017年09月 1.9 1.8 2017-10-25
22 2017年06月 2.1 1.9 2017-07-26
23 2017年03月 1.5 2.1 2017-04-26
24 2016年12月 1.3 1.5 2017-01-25
25 2016年09月 1.0 1.3 2016-10-26
26 2016年06月 1.3 1.0 2016-07-27
27 2016年03月 1.7 1.3 2016-04-27
28 2015年12月 1.5 1.7 2016-01-27
29 2015年09月 1.5 1.5 2015-10-28
30 2015年06月 1.3 1.5 2015-07-22
31 2015年03月 1.7 1.3 2015-04-22
32 2014年12月 2.3 1.7 2015-01-28
33 2014年09月 3.0 2.3 2014-10-22
34 2014年06月 2.9 3.0 2014-07-23
35 2014年03月 2.7 2.9 2014-04-23
36 2013年12月 2.2 2.7 2014-01-22
37 2013年09月 2.4 2.2 2013-10-23
38 2013年06月 2.5 2.4 2013-07-24
39 2013年03月 2.2 2.5 2013-04-26
40 2012年12月 2.0 2.2 2013-01-26
41 2012年09月 1.2 2.0 2012-10-27
42 2012年06月 1.6 1.2 2012-07-27
43 2012年03月 3.0 1.6 2012-04-26
44 2011年12月 3.4 3.0 2012-01-26
45 2011年09月 3.5 3.4 2011-10-27
46 2011年06月 3.3 3.5 2011-07-27
47 2011年03月 2.8 3.3 2011-04-26
48 2010年12月 2.9 2.8 2011-01-26
49 2010年09月 3.1 2.9 2010-10-27
50 2010年06月 2.9 3.1 2010-07-27
51 2010年03月 2.1 2.9 2010-04-26
52 2009年12月 1.2 2.1 2010-01-26
53 2009年09月 1.4 1.2 2009-10-27
54 2009年06月 2.4 1.4 2009-07-27
55 2009年03月 3.7 2.4 2009-04-26
56 2008年12月 5.0 3.7 2009-01-26
57 2008年09月 4.4 5.0 2008-10-27
58 2008年06月 4.3 4.4 2008-07-27
59 2008年03月 2.9 4.3 2008-04-26央行公布利率决议
接口: macro_australia_bank_rate
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_5_6.html
描述: 东方财富-经济数据-澳大利亚-央行公布利率决议
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | 注意单位: % |
| 现值 | float64 | 注意单位: % |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_australia_bank_rate_df = ak.macro_australia_bank_rate()
print(macro_australia_bank_rate_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2022年11月 2.60 2.85 2022-11-01
1 2022年10月 2.35 2.60 2022-10-04
2 2022年09月 1.85 2.35 2022-09-06
3 2022年08月 1.35 1.85 2022-08-02
4 2022年07月 0.85 1.35 2022-07-05
.. ... ... ... ...
165 2008年05月 7.25 7.25 2008-05-05
166 2008年04月 7.25 7.25 2008-04-05
167 2008年03月 7.00 7.25 2008-03-05
168 2008年02月 7.00 7.00 2008-02-05
169 2008年01月 NaN 7.00 2008-01-05加拿大宏观
新屋开工
接口: macro_canada_new_house_rate
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_7_0.html
描述: 东方财富-经济数据-加拿大-新屋开工
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | 注意单位: 万 |
| 现值 | float64 | 注意单位: 万 |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_canada_new_house_rate_df = ak.macro_canada_new_house_rate()
print(macro_canada_new_house_rate_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2022年10月 29.96 26.71 2022-11-16
1 2022年09月 26.74 29.96 2022-10-14
2 2022年08月 27.53 26.74 2022-09-16
3 2022年07月 27.37 27.53 2022-08-16
4 2022年06月 28.73 27.37 2022-07-18
.. ... ... ... ...
173 2008年05月 21.39 22.13 2008-06-09
174 2008年04月 25.47 21.39 2008-05-10
175 2008年03月 25.69 25.47 2008-04-09
176 2008年02月 22.27 25.69 2008-03-11
177 2008年01月 18.75 22.27 2008-02-09失业率
接口: macro_canada_unemployment_rate
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_7_1.html
描述: 东方财富-经济数据-加拿大-失业率
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | 注意单位: % |
| 现值 | float64 | 注意单位: % |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_canada_unemployment_rate_df = ak.macro_canada_unemployment_rate()
print(macro_canada_unemployment_rate_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2022年11月 5.2 NaN 2022-12-02
1 2022年10月 5.2 5.2 2022-11-04
2 2022年09月 5.4 5.2 2022-10-07
3 2022年08月 4.9 5.4 2022-09-09
4 2022年07月 4.9 4.9 2022-08-05
.. ... ... ... ...
174 2008年05月 6.1 6.1 2008-06-08
175 2008年04月 6.0 6.1 2008-05-09
176 2008年03月 5.8 6.0 2008-04-08
177 2008年02月 5.8 5.8 2008-03-10
178 2008年01月 5.9 5.8 2008-02-08贸易帐
接口: macro_canada_trade
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_7_2.html
描述: 东方财富-经济数据-加拿大-贸易帐
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | 注意单位: 亿加元 |
| 现值 | float64 | 注意单位: 亿加元 |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_canada_trade_df = ak.macro_canada_trade()
print(macro_canada_trade_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2022年10月 1138 NaN 2022-12-06
1 2022年09月 550 1138.0 2022-11-03
2 2022年08月 2373 550.0 2022-10-05
3 2022年07月 4881 2373.0 2022-09-07
4 2022年06月 4769 4881.0 2022-08-04
.. ... ... ... ...
173 2008年05月 5110 5540.0 2008-07-06
174 2008年04月 5530 5110.0 2008-06-06
175 2008年03月 4940 5530.0 2008-05-06
176 2008年02月 3260 4940.0 2008-04-07
177 2008年01月 2350 3260.0 2008-03-07零售销售月率
接口: macro_canada_retail_rate_monthly
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_7_3.html
描述: 东方财富-经济数据-加拿大-零售销售月率
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | 注意单位: % |
| 现值 | float64 | 注意单位: % |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_canada_retail_rate_monthly_df = ak.macro_canada_retail_rate_monthly()
print(macro_canada_retail_rate_monthly_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2022年10月 1.2 NaN 2022-12-20
1 2022年09月 0.5 1.2 2022-11-22
2 2022年08月 -0.1 0.5 2022-10-21
3 2022年07月 1.9 -0.1 2022-09-23
4 2022年06月 5.2 1.9 2022-08-19
.. ... ... ... ...
167 2008年05月 0.6 0.4 2008-07-22
168 2008年04月 0.1 0.6 2008-06-22
169 2008年03月 -0.7 0.1 2008-05-22
170 2008年02月 1.5 -0.7 2008-04-23
171 2008年01月 0.6 1.5 2008-03-23央行公布利率决议
接口: macro_canada_bank_rate
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_7_4.html
描述: 东方财富-经济数据-加拿大-央行公布利率决议
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | 注意单位: % |
| 现值 | float64 | 注意单位: % |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_canada_bank_rate_df = ak.macro_canada_bank_rate()
print(macro_canada_bank_rate_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2022年12月 3.75 NaN 2022-12-07
1 2022年10月 3.25 3.75 2022-10-26
2 2022年09月 2.50 3.25 2022-09-07
3 2022年07月 1.50 2.50 2022-07-13
4 2022年06月 1.00 1.50 2022-06-01
.. ... ... ... ...
145 2008年05月 3.00 3.00 2008-05-15
146 2008年04月 3.50 3.00 2008-04-15
147 2008年03月 4.00 3.50 2008-03-15
148 2008年02月 4.00 4.00 2008-02-15
149 2008年01月 NaN 4.00 2008-01-15核心消费者物价指数年率
接口: macro_canada_core_cpi_yearly
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_7_5.html
描述: 东方财富-经济数据-加拿大-核心消费者物价指数年率
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | 注意单位: % |
| 现值 | float64 | 注意单位: % |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_canada_core_cpi_yearly_df = ak.macro_canada_core_cpi_yearly()
print(macro_canada_core_cpi_yearly_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2022年11月 5.800000 NaN 2022-12-21
1 2022年10月 6.000000 5.800000 2022-11-16
2 2022年09月 5.800000 6.000000 2022-10-19
3 2022年08月 6.100000 5.800000 2022-09-20
4 2022年07月 6.200000 6.100000 2022-08-16
.. ... ... ... ...
173 2008年05月 1.459854 1.455869 2008-06-21
174 2008年04月 1.278539 1.459854 2008-05-22
175 2008年03月 1.466544 1.278539 2008-04-21
176 2008年02月 1.381215 1.466544 2008-03-23
177 2008年01月 1.476015 1.381215 2008-02-21核心消费者物价指数月率
接口: macro_canada_core_cpi_monthly
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_7_6.html
描述: 东方财富-经济数据-加拿大-核心消费者物价指数月率
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | 注意单位: % |
| 现值 | float64 | 注意单位: % |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_canada_core_cpi_monthly_df = ak.macro_canada_core_cpi_monthly()
print(macro_canada_core_cpi_monthly_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2022年11月 0.400000 NaN 2022-12-21
1 2022年10月 0.400000 0.400000 2022-11-16
2 2022年09月 0.000000 0.400000 2022-10-19
3 2022年08月 0.500000 0.000000 2022-09-20
4 2022年07月 0.300000 0.500000 2022-08-16
.. ... ... ... ...
173 2008年05月 0.270514 0.269784 2008-06-21
174 2008年04月 0.180668 0.270514 2008-05-22
175 2008年03月 0.544959 0.180668 2008-04-21
176 2008年02月 0.090909 0.544959 2008-03-23
177 2008年01月 -0.271985 0.090909 2008-02-21消费者物价指数年率
接口: macro_canada_cpi_yearly
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_7_7.html
描述: 东方财富-经济数据-加拿大-消费者物价指数年率
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | 注意单位: % |
| 现值 | float64 | 注意单位: % |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_canada_cpi_yearly_df = ak.macro_canada_cpi_yearly()
print(macro_canada_cpi_yearly_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2022年11月 6.900000 NaN 2022-12-21
1 2022年10月 6.900000 6.900000 2022-11-16
2 2022年09月 7.000000 6.900000 2022-10-19
3 2022年08月 7.600000 7.000000 2022-09-20
4 2022年07月 8.100000 7.600000 2022-08-16
.. ... ... ... ...
174 2008年05月 1.702509 2.230152 2008-06-20
175 2008年04月 1.350135 1.702509 2008-05-21
176 2008年03月 1.814882 1.350135 2008-04-20
177 2008年02月 2.193784 1.814882 2008-03-22
178 2008年01月 2.376600 2.193784 2008-02-20消费者物价指数月率
接口: macro_canada_cpi_monthly
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_7_8.html
描述: 东方财富-经济数据-加拿大-消费者物价指数月率
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | 注意单位: % |
| 现值 | float64 | 注意单位: % |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_canada_cpi_monthly_df = ak.macro_canada_cpi_monthly()
print(macro_canada_cpi_monthly_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2022年10月 0.065531 0.720367 2022-11-16
1 2022年09月 -0.326584 0.065531 2022-10-19
2 2022年08月 0.130804 -0.326584 2022-09-20
3 2022年07月 0.658328 0.130804 2022-08-16
4 2022年06月 1.401869 0.658328 2022-07-20
.. ... ... ... ...
172 2008年05月 0.799290 0.969163 2008-06-20
173 2008年04月 0.356506 0.799290 2008-05-21
174 2008年03月 0.357782 0.356506 2008-04-20
175 2008年02月 -0.178571 0.357782 2008-03-22
176 2008年01月 0.089366 -0.178571 2008-02-20GDP 月率
接口: macro_canada_gdp_monthly
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/foreign_7_9.html
描述: 东方财富-经济数据-加拿大-GDP 月率
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 时间 | object | - |
| 前值 | float64 | 注意单位: % |
| 现值 | float64 | 注意单位: % |
| 发布日期 | object | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_canada_gdp_monthly_df = ak.macro_canada_gdp_monthly()
print(macro_canada_gdp_monthly_df)数据示例
时间 前值 现值 发布日期
0 2022年09月 0.1 NaN 2022-11-29
1 2022年08月 0.1 0.1 2022-10-28
2 2022年07月 0.1 0.1 2022-09-29
3 2022年06月 0.0 0.1 2022-08-31
4 2022年05月 0.3 0.0 2022-07-29
.. ... ... ... ...
167 2008年05月 0.4 -0.1 2008-07-31
168 2008年04月 -0.2 0.4 2008-07-01
169 2008年03月 -0.2 -0.2 2008-05-31
170 2008年02月 0.6 -0.2 2008-05-02
171 2008年01月 -0.7 0.6 2008-04-01重要机构
全球最大黄金 ETF—SPDR Gold Trust 持仓报告
接口: macro_cons_gold
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_etf_gold
描述: 全球最大黄金 ETF—SPDR Gold Trust 持仓报告, 数据区间从 20041119-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 商品 | object | - |
| 日期 | object | - |
| 总库存 | float64 | 注意单位: 吨 |
| 增持/减持 | float64 | 注意单位: 吨 |
| 总价值 | float64 | 注意单位: 美元 |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_cons_gold_df = ak.macro_cons_gold()
print(macro_cons_gold_df)数据示例
商品 日期 总库存 增持/减持 总价值
0 黄金 2004-11-19 57.85 49.76 8.288069e+08
1 黄金 2004-11-22 87.09 29.24 1.253785e+09
2 黄金 2004-11-24 96.42 9.33 1.390569e+09
3 黄金 2004-11-26 100.46 4.04 1.456603e+09
4 黄金 2004-11-29 103.57 3.11 1.502482e+09
.. ... ... ... ...
2192 黄金 2022-12-15 913.88 2.32 5.239583e+10
2193 黄金 2022-12-16 910.41 -3.47 5.245953e+10
2194 黄金 2022-12-19 912.14 1.73 5.250656e+10
2195 黄金 2022-12-20 913.88 1.74 5.328468e+10
2196 黄金 2022-12-23 913.01 -0.87 5.274796e+10全球最大白银ETF--iShares Silver Trust持仓报告
接口: macro_cons_silver
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_etf_sliver
描述: 全球最大白银 ETF--iShares Silver Trust 持仓报告, 数据区间从 20041202-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 商品 | object | - |
| 日期 | object | - |
| 总库存 | float64 | 注意单位: 吨 |
| 增持/减持 | float64 | 注意单位: 吨 |
| 总价值 | float64 | 注意单位: 美元 |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_cons_silver_df = ak.macro_cons_silver()
print(macro_cons_silver_df)数据示例
商品 日期 总库存 增持/减持 总价值
0 白银 2014-12-02 10891.14 68.54 5505643206
1 白银 2014-12-03 10806.20 -84.94 5614273871
2 白银 2014-12-05 10737.66 -68.54 5626921446
3 白银 2014-12-11 10648.28 -89.38 5839725280
4 白银 2014-12-13 10606.57 -41.71 5820097631
.. .. ... ... ... ...
959 白银 2022-12-14 14601.21 -57.25 10832913305
960 白银 2022-12-15 14548.26 -52.95 10676072916
961 白银 2022-12-19 14578.31 30.05 11139357856
962 白银 2022-12-20 14598.35 20.04 11165639031
963 白银 2022-12-21 14541.10 -57.25 11093022448欧佩克报告
接口: macro_cons_opec_month
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_opec_report
描述: 欧佩克报告, 数据区间从 20170118-至今
限量: 单次返回所有历史数据, 以网页数据为准.
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 日期 | object | - |
| 阿尔及利亚 | float64 | - |
| 安哥拉 | float64 | - |
| 厄瓜多尔 | float64 | - |
| 加蓬 | float64 | - |
| 伊朗 | float64 | - |
| 伊拉克 | float64 | - |
| 科威特 | float64 | - |
| 利比亚 | float64 | - |
| 尼日利亚 | float64 | - |
| 沙特 | float64 | - |
| 阿联酋 | float64 | - |
| 委内瑞拉 | float64 | - |
| 欧佩克产量 | float64 | - |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_cons_opec_month_df = ak.macro_cons_opec_month()
print(macro_cons_opec_month_df)数据示例
日期 阿尔及利亚 安哥拉 加蓬 伊朗 ... 尼日利亚 沙特 阿联酋 委内瑞拉 欧佩克产量
0 2016/12 108.7 167.4 20.9 372.5 ... 147.4 1044.3 309.0 203.4 3302.9
1 2017/01 105.3 165.8 20.3 378.0 ... 153.3 980.9 295.8 200.7 3202.6
2 2017/02 105.7 163.9 19.8 381.9 ... 156.4 995.2 293.3 199.8 3208.6
3 2017/03 105.1 159.9 20.2 379.2 ... 145.6 990.5 290.9 198.2 3177.0
4 2017/04 105.6 166.7 20.5 379.2 ... 149.6 993.4 290.6 196.7 3197.4
.. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
64 2022/07 102.0 116.5 20.2 255.8 ... 118.3 1071.4 313.1 66.1 2889.6
65 2022/08 103.6 118.7 20.2 257.2 ... 110.0 1090.4 316.4 67.8 2965.1
66 2022/09 104.0 118.4 20.1 255.7 ... 108.7 1099.1 319.3 65.9 2976.7
67 2022/10 103.6 106.7 21.4 254.8 ... 105.7 1083.8 318.6 67.9 2949.4
68 2022/11 102.2 110.2 20.7 255.9 ... 115.8 1047.4 303.7 65.6 2882.6伦敦金属交易所
持仓报告
接口: macro_euro_lme_holding
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_lme_traders_report
描述: 获取伦敦金属交易所(LME)-持仓报告, 数据区间从 20151022-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| - | - | - | 不同品种的多头仓位、空头仓位和净仓位 |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_euro_lme_holding_df = ak.macro_euro_lme_holding()
print(macro_euro_lme_holding_df)数据示例
铝-多头仓位 铝-空头仓位 铝-净仓位 ... 锡-多头仓位 锡-空头仓位 锡-净仓位
2015-10-22 327120.00 -304606.00 631726.00 ... 5462 -2129.0 7591.0
2015-10-23 326996.00 -304797.00 631793.00 ... 5339 -2090.0 7429.0
2015-10-26 327814.00 -305974.00 633788.00 ... 5388 -2239.0 7627.0
2015-10-27 331239.00 -305348.00 636587.00 ... 5338 -2289.0 7627.0
2015-10-28 331586.00 -302432.00 634018.00 ... 5264 -2370.0 7634.0
... ... ... ... ... ... ...
2020-05-01 737311.18 546268.81 191042.37 ... 12044 8966.0 3078.0
2020-05-07 715146.83 525746.88 189399.95 ... 11919 9101.0 2818.0
2020-05-15 741948.06 552763.07 189184.99 ... 11977 9159.0 2818.0
2020-05-22 726923.87 551171.11 175752.76 ... 11234 8762.0 2472.0
2020-05-29 730646.63 552041.55 178605.08 ... 11648 9110.0 2538.0库存报告
接口: macro_euro_lme_stock
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_lme_report
描述: 获取伦敦金属交易所(LME)-库存报告, 数据区间从 20140702-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| - | - | - | 不同品种的库存、注册仓单和注销仓单 |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_euro_lme_stock_df = ak.macro_euro_lme_stock()
print(macro_euro_lme_stock_df)数据示例
铝-库存 铝-注册仓单 铝-注销仓单 铜-库存 ... 锡-注销仓单 锌-库存 锌-注册仓单 锌-注销仓单
2014-07-02 5066400 2075450 2990950 156775 ... 2470 666775 610175 56600
2014-07-03 5058325 2074950 2983375 157050 ... 2500 665600 610175 55425
2014-07-04 5049225 2074450 2974775 156500 ... 2500 664650 604050 60600
2014-07-07 5038525 2072925 2965600 159350 ... 2500 663650 603950 59700
2014-07-08 5034200 2070925 2963275 158050 ... 2470 663150 603950 59200
... ... ... ... ... ... ... ... ...
2020-06-01 1496050 1283000 213050 255725 ... 840 99575 80150 19425
2020-06-02 1505550 1295200 210350 254275 ... 910 97850 79650 18200
2020-06-03 1500900 1295200 205700 252375 ... 1005 97800 79650 18150
2020-06-04 1526250 1324400 201850 248275 ... 1030 96275 79475 16800
2020-06-05 1521325 1305725 215600 243750 ... 905 94675 79450 15225美国商品期货交易委员会
外汇类非商业持仓报告
接口: macro_usa_cftc_nc_holding
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_cftc_nc_report
描述: 获取美国商品期货交易委员会CFTC外汇类非商业持仓报告, 数据区间从 19830107-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| - | - | - | 不同品种的多头仓位、空头仓位和净仓位 |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_cftc_nc_holding_df = ak.macro_usa_cftc_nc_holding()
print(macro_usa_cftc_nc_holding_df)数据示例
美元-多头仓位 美元-空头仓位 美元-净仓位 瑞郎-多头仓位 ... 英镑-净仓位 澳元-多头仓位 澳元-空头仓位 澳元-净仓位
1986-01-15 0 0 0 0 ... 0 0 0 0
1986-01-31 0 0 0 0 ... 0 0 0 0
1986-02-14 0 0 0 0 ... 0 0 0 0
1986-02-28 0 0 0 0 ... 0 0 0 0
1986-03-14 0 0 0 0 ... 0 0 0 0
... ... ... ... ... ... ... ... ...
2020-05-05 324795 350743 -25948 12967 ... -12005 23541 56996 -33455
2020-05-12 337226 347594 -10368 12624 ... -13688 23719 59144 -35425
2020-05-19 359429 352735 6694 13678 ... -18989 25301 64859 -39558
2020-05-26 376764 388231 -11467 13246 ... -22257 25530 66068 -40538
2020-06-02 385801 394030 -8229 13364 ... -36044 26571 67362 -40791商品类非商业持仓报告
接口: macro_usa_cftc_c_holding
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_cftc_c_report
描述: 获取美国商品期货交易委员会CFTC商品类非商业持仓报告, 数据区间从 19830107-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| - | - | - | 不同品种的多头仓位、空头仓位和净仓位 |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_cftc_c_holding_df = ak.macro_usa_cftc_c_holding()
print(macro_usa_cftc_c_holding_df)数据示例
原糖-多头仓位 原糖-空头仓位 原糖-净仓位 大豆-多头仓位 ... 棉花-净仓位 玉米-多头仓位 玉米-空头仓位 玉米-净仓位
1986-01-15 0 0 0 47835 ... 0 45615 16565 29050
1986-01-31 0 0 0 42610 ... 0 32135 34145 -2010
1986-02-14 0 0 0 24555 ... 0 14030 50275 -36245
1986-02-28 0 0 0 22805 ... 0 17735 59835 -42100
1986-03-14 0 0 0 43290 ... 0 18725 58090 -39365
... ... ... ... ... ... ... ... ...
2020-05-05 177939 145745 32194 173136 ... -2633 213746 366836 -153090
2020-05-12 186688 142574 44114 188262 ... 1078 210833 388404 -177571
2020-05-19 208295 138673 69622 186743 ... 3320 218328 417374 -199046
2020-05-26 217461 130398 87063 182102 ... 3817 223361 443436 -220075
2020-06-02 221084 127678 93406 178933 ... 9596 235871 455309 -219438外汇类商业持仓报告
接口: macro_usa_cftc_merchant_currency_holding
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_cftc_merchant_currency
描述: 获取美国商品期货交易委员会CFTC外汇类商业持仓报告, 数据区间从 19860115-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 无 | 无 | 无 | 无 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| - | - | - | 不同品种的多头仓位、空头仓位和净仓位 |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_cftc_merchant_currency_holding_df = ak.macro_usa_cftc_merchant_currency_holding()
print(macro_usa_cftc_merchant_currency_holding_df)数据示例
美元-多头仓位 美元-空头仓位 美元-净仓位 瑞郎-多头仓位 ... 英镑-净仓位 澳元-多头仓位 澳元-空头仓位 澳元-净仓位
1986-01-15 0 0 0 0 ... 0 0 0 0
1986-01-31 0 0 0 0 ... 0 0 0 0
1986-02-14 0 0 0 0 ... 0 0 0 0
1986-02-28 0 0 0 0 ... 0 0 0 0
1986-03-14 0 0 0 0 ... 0 0 0 0
... ... ... ... ... ... ... ... ...
2020-05-05 761167 740678 20489 12783 ... 23207 90061 41987 48074
2020-05-12 764765 764586 179 16793 ... 28146 89686 39723 49963
2020-05-19 761649 773386 -11737 14422 ... 33299 91226 39980 51246
2020-05-26 790831 792542 -1711 14593 ... 35289 94516 40279 54237
2020-06-02 810672 794088 16584 14432 ... 44403 91638 37786 53852商品类商业持仓报告
接口: macro_usa_cftc_merchant_goods_holding
目标地址: https://datacenter.jin10.com/reportType/dc_cftc_merchant_goods
描述: 美国商品期货交易委员会 CFTC 商品类商业持仓报告, 数据区间从 19860115-至今
限量: 单次返回所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| - | - | 不同品种的多头仓位、空头仓位和净仓位 |
接口示例
python
import akshare as ak
macro_usa_cftc_merchant_goods_holding_df = ak.macro_usa_cftc_merchant_goods_holding()
print(macro_usa_cftc_merchant_goods_holding_df)数据示例
原糖-多头仓位 原糖-空头仓位 原糖-净仓位 大豆-多头仓位 ... 棉花-净仓位 玉米-多头仓位 玉米-空头仓位 玉米-净仓位
1986-01-15 0 0 0 117120 ... 0 307790 307815 -25
1986-01-31 0 0 0 122430 ... 0 323200 247390 75810
1986-02-14 0 0 0 130140 ... 0 303885 205150 98735
1986-02-28 0 0 0 145015 ... 0 288625 204725 83900
1986-03-14 0 0 0 125300 ... 0 276865 220480 56385
... ... ... ... ... ... ... ... ...
2020-05-05 581116 619230 -38114 402631 ... 2543 749637 613914 135723
2020-05-12 586013 638394 -52381 423150 ... -1981 758783 603070 155713
2020-05-19 588614 670244 -81630 431829 ... -5068 764876 593689 171187
2020-05-26 589614 686994 -97380 440560 ... -4773 773465 589063 184402
2020-06-02 593359 695146 -101787 446474 ... -10899 787667 608847 178820全球宏观
全球宏观事件
接口: news_economic_baidu
目标地址: https://gushitong.baidu.com/calendar
描述: 全球宏观指标重大事件
限量: 单次返回指定 date 的所有历史数据
输入参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| date | str | date="20220502" |
输出参数
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 日期 | object | - |
| 时间 | object | - |
| 地区 | object | - |
| 事件 | object | - |
| 公布 | float64 | - |
| 预期 | float64 | - |
| 前值 | float64 | - |
| 重要性 | float64 | 数值越大越重要 |
接口示例
python
import akshare as ak
news_economic_baidu_df = ak.news_economic_baidu(date="20220512")
print(news_economic_baidu_df)数据示例
日期 时间 地区 ... 预期 前值 重要性
0 2022-05-12 00:00 墨西哥 ... NaN 48.04 1
1 2022-05-12 00:00 美国 ... NaN 52.65 2
2 2022-05-12 00:00 美国 ... NaN 2388.70 1
3 2022-05-12 00:00 美国 ... NaN 96.90 1
4 2022-05-12 00:00 加拿大 ... NaN 49.98 1
.. ... ... ... ... ... ... ...
95 2022-05-12 20:00 巴西 ... NaN 5440.00 1
96 2022-05-12 20:00 巴西 ... NaN 2240.00 2
97 2022-05-12 20:00 印度 ... NaN 0.80 1
98 2022-05-12 20:00 印度 ... 1.7 1.70 1
99 2022-05-12 20:00 印度 ... NaN 12.50 1