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from jqdata import jy
jy.run_query(query_object)

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注意未来函数，建议使用filter进行过滤；出于对服务端压力的考虑，每次查询只能查询单张表； 需导入 jqdata 模块，即在策略或研究起始位置加入from jqdata import jy

参数

• query_object: 一个sqlalchemy.orm.query.Query对象(http://docs.sqlalchemy.org/en/rel_1_0/orm/query.html), 可以通过全局的query函数获取Query对象

返回
返回一个[pandas.DataFrame], 每一行对应数据库返回的每一行, 列索引是你查询的所有字段

注意：
1. 为了防止返回数据量过大, 我们每次最多返回3000行
2. 不能进行连表查询，即同时查询多张表内数据

示例

# 查询'股票基本信息表 - STK_STOCKINFO'的数据, 并返回前10条数据
from jqdata import jy
df = jy.run_query(query(jy.LC_StockArchives).limit(10))

# 打印出公司名称
log.info(df['ChiName'])

# 选出所有的发行价格大于10元, 发行总市值大于5亿元,并返回前20条记录
from jqdata import jy
df = jy.run_query(query(
        jy.LC_AShareIPO
    ).filter(
        jy.LC_AShareIPO.IssuePrice > 10,
        jy.LC_AShareIPO.TotalIssueMV > 5e8
    ).limit(20))

# 将聚源数据取到的股票代码转化为聚宽所使用的代码形式
code = df["InnerCode"][0]
df2 = jy.run_query(query(jy.SecuMain).filter(jy.SecuMain.InnerCode==code))
symbol = df2.SecuCode[0]
# 转化为带后缀的股票代码
stock_code = normalize_code(symbol)
# symbol输出为'000099'
# stock_code输出为'000099.XSHE'