由于獲取數(shù)據(jù)的時(shí)限性，在日線以下的數(shù)據(jù)，比如小時(shí)線只能獲取一定時(shí)間范圍，超過(guò)該時(shí)間就無(wú)法再獲取了。根據(jù)實(shí)測(cè)，60分鐘線大約能保存6個(gè)月的數(shù)據(jù)，5分鐘線約保存15天數(shù)據(jù)，因此在實(shí)際數(shù)據(jù)處理過(guò)程中，需要定期保存。

每次處理需要讀取舊數(shù)據(jù)df1，再讀取新數(shù)據(jù)df2，df1和df2的數(shù)據(jù)必然會(huì)有重復(fù)，因此需要合并后的數(shù)據(jù)去重后進(jìn)行保存。

dataframe中用于去重的函數(shù)為drop_duplicates() ，默認(rèn)整行數(shù)據(jù)均相同才去重，也可以指定某索引進(jìn)行單獨(dú)去重。

    #獲取第一個(gè)df
    df1 = ts.get_k_data('510050', start='2014-02-21',end='2014-04-01',ktype='D',autype='qfq')
    #重構(gòu)索引
    df1.set_index(['date'], inplace = True)   
    #獲取第二個(gè)df
    df2 = ts.get_k_data('510050', start='2014-01-01',end='2014-04-01',ktype='D',autype='qfq')
    #重構(gòu)索引
    df2.set_index(['date'], inplace = True) 
    #兩個(gè)dataframe合并
    df_new=pd.concat([df1, df2])
    #檢查去重
    df_new = df_new.drop_duplicates()  
    #按照索引[日期]進(jìn)行排序，升序
    print(df_new.sort_index(ascending = True))

小坑一個(gè)：

實(shí)際去重操作會(huì)產(chǎn)生很大的問(wèn)題，因?yàn)檎Ｇ闆r下df1是讀取本地csv文件，df2是使用get_k_data獲取的數(shù)據(jù)，這兩者的去重?zé)o法實(shí)現(xiàn)，推斷是數(shù)據(jù)格式的問(wèn)題，這個(gè)問(wèn)題至今無(wú)法解決，只能采用變通的方法，即df2的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)讀取后保存再讀取，以便和df1的數(shù)據(jù)格式保持一致，這樣才能進(jìn)行去重操作，雖然系統(tǒng)開銷比較大，但也只能如此了