取得股票历史数据时，若是klt为分钟的分时数据，能否加入时间段参数？

[six7ths]

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def get_quote_history(stock_codes: Union[str, List[str]], beg: str = '19000101', end: str = '20500101', klt: int = 101, fqt: int = 1) -> Union[pd.DataFrame, Dict[str, pd.DataFrame]]:

比如klt=30，那每天也就8条数据，但获取数据时，比如，我仅想获取10:30的数据，其他条暂时不要，可否再加入时间Time的beg和end参数？

[Micro-sheep]

以日期为时间段的数据会更好。如果你想仅获取多日的的指定时间点的数据，那么可以使用 pandas 的筛选功能（返回的数据绝大多数是 pandas.DataFrame 或者 pandas.Series）。以获取 2021年7月的 10:30 这个时间点的数据为例，示例代码如下

import efinance as ef
df = ef.stock.get_quote_history('600519',
                                beg='20210701',
                                end='20210731',
                                klt=30)
# 从日期里面取出时间
df['时间段'] = df['日期'].apply(lambda x: x.split()[-1])
# 筛选出 时间点为 10:30 的数据
target_df = df.query('时间段 == "10:30"')
print(target_df)

[six7ths]

好的，收到，我来试试。

不过，若我只需要一个时点数据，却取回来整体数据，会不会增加网页接口负担呢？我担心的是这个

[Micro-sheep]

好的，收到，我来试试。

不过，若我只需要一个时点数据，却取回来整体数据，会不会增加网页接口负担呢？我担心的是这个

这个不需要担心。接口很稳定，并发量大。