test1里保存着test0需要的代码段，还有开始和结束时间，想读取这部分时间的全部数据保存在加工

@baijianyun12345: 所有数据的 ts_code 都是一样的，依据什么合并 test0 和 test1 呢？

@wang_yb: 我的test0保存的是所有股票的历史数据，test1保存的是所有股票去年2020最高价和最低价的前100天开始和结束时间，我的设想提取test0里所有股票2020年最高价和最低价前100天的数据，不知道该怎么表示，不是要合并而是提取test0里每支股票去年最高价和最低价的前100天的数据，谢谢

@baijianyun12345: 你好，
看数据的例子，test1是每周收盘价，test0是每天交易的 4个 kline 价格，100天是从哪看出来的？
从test1似乎看不出有100天的间隔。

@wang_yb:
我不想回答他了，交给你了
提问的初始数据(test0 title 补充了逗号)

# test0
ts_code,trade_date,open,high,low,close,pre_close
002262,20200609,126.7688,139.26,126.7688,139.26,126.3
002262,20200608,120.5232,129.4696,117.4848,126.6,119.0884
002262,20200605,117.8224,122.2112,116.5564,119.0884,117.1472
002262,20200604,117.316,117.4848,115.206,117.1472,117.2316
002262,20200603,117.1472,119.1728,116.05,117.2316,117.316
002262,20200602,118.582,119.5948,115.8812,117.316,118.8352
002262,20200601,116.5564,119.6792,116.3876,118.8352,116.05
002262,20200529,114.8684,117.8224,114.5308,116.05,115.7124
002262,20200528,119.3416,119.3416,113.518,115.7124,119.426
002262,20200527,125.1652,125.5028,118.0756,119.426,125.9248
002262,20200526,125.2496,126.7688,122.8864,125.9248,125.0808
002262,20200525,118.0756,126.2624,116.9784,125.0808,117.4004
002262,20200522,121.1984,122.2112,116.7252,117.4004,120.6076
002262,20200521,117.316,124.2368,116.5564,120.6076,116.3032
002262,20200520,119.6792,121.2828,114.784,116.3032,119.5104
002262,20200519,121.2828,122.802,117.9068,119.5104,119.9324
002262,20200518,118.8352,121.6204,117.738,119.9324,119.004

# test1
ts_code,date_start,date_end,close
002262,20200602,20200608,170.0299
002262,20190519,20200528,85.5816

代码

res_df = pd.DataFrame()
res_list = []

df0 = pd.read_csv('./0.csv')
df1 = pd.read_csv('./1.csv')


for index, row in df1.iterrows():
    _start = row['date_start']
    _end = row['date_end']
    tmp = df0.loc[(df0['trade_date']>_start)&(df0['trade_date']<_end)]
    print(tmp)
    res_list.append(tmp)
    
if res_list:
    res_df = pd.concat(res_list)

res_df

@wang_yb: test1每个代码有两行数据，第一行是002262这个股票2020年最高价的开始date_start和结束date_end时间，第二行是002262这个股票2020年最低价的开始date_start和结束date_end时间，再往下就是下只股票2020的最高价和最低价的时间，我的意识是，以test1的股票代码还有开始和结束时间这三个数据定位test0我需要的时间段数据

@wang_yb: 还有这数据不是原始数据，原始数据太长发不出来，发的这个数据是为了便于理解才这么发的
test0就是全部股票历史数据一只股票结一只大家都好理解
test1：
000001.SZ,2019-12-14,2020-03-23,1326.4034
000001.SZ,2020-08-23,2020-12-01,2226.5124
000002.SZ,2019-12-14,2020-03-23,3643.5146
000002.SZ,2020-08-19,2020-11-27,4864.8106
000004.SZ,2019-10-27,2020-02-04,80.1827
000004.SZ,2019-11-23,2020-03-02,181.9453
000005.SZ,2020-09-19,2020-12-28,23.0773
000005.SZ,2020-09-21,2020-12-30,23.0773
000005.SZ,2020-04-04,2020-07-13,30.6771
000006.SZ,2019-12-23,2020-04-01,156.9372
000006.SZ,2020-04-04,2020-07-13,333.3089

@韆: 你这个应该就是提问这个哥们需要的。

@baijianyun12345: 这个回复里面的 韆 这个哥们给的代码就是满足你的需求的。
打印出来的 tmp 就是test1 中每个时间段在 test0中的数据

@wang_yb: 问题就是不行啊，一只股票好像可以，可我的是每支股票2020年最高价和最低价前100天数据，把他的代码放进去可以执行，就是算很久，结果也不对，比如第一只，我想要的是test0里000001最低价2019-12-14到2020-03-23这段数据，和000001最高价,2020-08-23到2020-12-01这段数据，以此类推每支。。。。

@baijianyun12345: 兄弟，得把你的代码，数据示例，你的执行结果是哪不对等等这些都贴出来啊。

@wang_yb:
我用2只股票数据来实验的结果，前面都对
000001.SZ,2019-12-14,2020-03-23,1326.4034
000001.SZ,2020-08-23,2020-12-01,2226.5124
000560.SZ,2020-02-12,2020-05-22,15.9701
000560.SZ,2020-02-15,2020-05-25,15.9701
算000560就不对了，股票代码和时间就对不上了
247,000001.SZ,2020-11-27,2220.96,2220.96,2152.1102,2187.6456,2165.436,22.20959999999968,1.0256
246,000001.SZ,2020-11-30,2209.8552,2318.6822,2175.4303,2192.0875,2187.6456,4.44190000000026,0.203
441,000001.SZ,2020-02-13,1605.876,1624.4347,1594.9591,1599.3258,1612.4261,-13.100299999999834,-0.8125
440,000001.SZ,2020-02-14,1610.2427,1652.8187,1604.7843,1640.8101,1599.3258,41.48429999999985,2.5939
439,000001.SZ,2020-02-17,1641.9018,1677.9275,1629.8932,1677.9275,1640.8101,37.11740000000009,2.2621
第3行441,应该是000560.SZ,2020-02-13,可还是441,000001.SZ,2020-02-13,该换股票代码000560可还是000001

@baijianyun12345: 用的是 @韆 的代码吧？

@wang_yb:
最后是用的他的啊，前面就是循环读取全部股票数据，后面用他的就成了执行第一只截取时间要把所有时间都执行了，才运行第二只再运行所有时间，而我要的，000001只要是股票代码的相关的最高和最低时间段，以此内推，上面有我回给@韆 的代码就是全部代码，你如果看不到，我就再给你发一遍

@baijianyun12345: 兄弟，通过这个网页沟通太费劲了。。。 我也搞不定，看看有没有其他大佬能帮上吧

@wang_yb: 怎么了，我再给你发一遍嘛，确实编程有老师带还好，兴趣爱好还是费力，能帮就帮吧，不能也很谢谢你。
path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/stock333/stock_hfq'
def get_stock_code_list_in_one_dir(path):
"""
从指定文件夹下，导入所有csv文件的文件名
:param path:
:return:
"""
stock_list = []

系统自带函数os.walk，用于遍历文件夹中的所有文件

for root, dirs, files in os.walk(path):
if files: # 当files不为空的时候
for f in files:
if f.endswith('.csv'):
stock_list.append(f[:9])
#print(files)

return sorted(stock_list)
stockk_list = get_stock_code_list_in_one_dir(path)
all_stock=pd.DataFrame()
for code in stockk_list:
data = pd.read_csv(path + '/%s.csv' % code, header=0,encoding='gbk')
data['trade_date']=pd.to_datetime(data['trade_date'].astype('string'))
data.sort_values(by = 'trade_date',inplace=True)
df=pd.read_csv("C:/Users/Administrator/Desktop/bbb.csv")
print(data)

res_df = pd.DataFrame()
res_list = []
for index, row in df.iterrows():
_start = row['date_start']
_end = row['date_end']
tmp = data.loc[(data['trade_date']>_start)&(data['trade_date']<_end)]
print(tmp)
res_list.append(tmp)

if res_list:
res_df = pd.concat(res_list)

res_df
res_df.to_csv("C:/Users/Administrator/Desktop/ppp.csv",mode='a', index=False)