在分析股票数据的时候，我们希望能统一分析同一个行业的股票，从而得知行业的平均市盈率，市净率，毛利率，或者净利润率，要么选择出值得投资的行业，要么可以选择出行业里面的龙头企业。而且，在市场表现方面，也很容易发现，同一行业的股票也有很强的相关性，往往是同涨同跌，这在某些周期性股票上表现得尤为明显。
如何获取一只股票的行业信息呢，如果是要获取单只股票的行业，只需要使用股票交易软件或者直接从网上查询。但是如果要获取多只甚至是全市场股票的行业信息，就只能依赖于数据接口了。目前网络上有很多免费好用的数据接口。尤其以python接口居多，因为python语言特殊的简洁易用的优势，很受量化人员的青睐。
下面以一个免费股票数据接口baostock为例，给出获取股票行业信息的代码，供大家参考。
import baostock as bs
import pandas as pd
def get_industry_info(stockcode ='sh.600000'):
# 登陆系统
lg = bs.login()
# 显示登陆返回信息
print('login respond error_code:'+lg.error_code)
print('login responderror_msg:'+lg.error_msg)
# 获取证券行业数据，如果参数baostock省略，则默认返回全部股票的信息
rs = bs.query_stock_industry(stockcode)
print('query_stock_industry error_code:'+rs.error_code)
print('query_stock_industry responderror_msg:'+rs.error_msg)
# 打印结果集
industry_list = []
while (rs.error_code == '0') & rs.next():
# 获取一条记录，将记录合并在一起
industry_list.append(rs.get_row_data())
result = pd.DataFrame(industry_list, columns=rs.fields)
# 结果集输出到csv文件
result.to_csv("D:/stock_industry.csv", encoding="gbk", index=False)
print(result)
# 登出系统
bs.logout()
return result
返回一个dataframe类型，内容有行业名称，行业分类名等，见下表。
返回数据说明
参数名称 参数描述
updateDate 更新日期
code 证券代码
code_name 证券名称
industry 所属行业
industryClassification 所属行业类别
如果省略参数，会返回全市场股票的行业数据。
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