为什么 ptrade 的 get_history 和 get_price 接口返回数据格式发生了变化？

ptrade 接口返回数据格式变化的核心原因

在 ptrade 量化平台中，get_history 和 get_price 接口在不同版本（如主干版本与2022补丁版本）之间返回数据格式发生变化，根本原因是底层 Python 环境及 Pandas 库版本的升级。

具体来说，旧版本环境基于 Python 3.5，而新版本环境升级到了 Python 3.11。在较早的 Pandas 版本中，多维数据通常使用 pandas.Panel 对象来存储；但在较新的 Pandas 版本中，Panel 对象已经被官方彻底废弃。因此，ptrade 平台为了适配新版 Pandas，对多股票、多字段查询时的返回数据结构进行了重构，统一改用 pandas.DataFrame。

具体的数据格式差异对比

根据 ptrade API 文档，差异主要体现在查询多只股票的场景下：

1. 旧版本环境（仅 Python 3.5 支持）

• 多股票 + 单字段：返回 pandas.DataFrame，行索引是时间（datetime），列索引是股票代码。
• 多股票 + 多字段：返回 pandas.Panel 对象。items 轴是行情字段（如 'open', 'close'），里面包含多个 DataFrame，每个 DataFrame 的列索引是股票代码。

2. 新版本环境（仅 Python 3.11 支持）

• 多股票（无论单字段还是多字段）：统一返回 pandas.DataFrame。行索引是时间（datetime），列索引是行情字段，并且新增了一列 code 用于标识股票代码。

(注：对于单只股票的查询，两个版本均返回 DataFrame，行索引为时间，列索引为行情字段，变化不大。)

策略代码适配建议

如果您的策略从旧版本迁移到新版本，或者需要编写兼容性更好的代码，建议采取以下适配方案：

方案一：使用 query 方法筛选数据（针对 Python 3.11）

在新版本中，由于返回的是带有 code 列的长表 DataFrame，您需要使用 Pandas 的 query 方法来提取特定股票的数据。

# 获取多只股票数据
dataframe_info = get_history(2, frequency='1d', field=['open','close'], security_list=['600570.SS', '600571.SS'])

# 提取特定股票 (600570.SS) 的数据
df_600570 = dataframe_info.query('code in ["600570.SS"]')

方案二：使用字典格式返回（强烈推荐）

为了避免 Pandas 版本差异带来的兼容性问题，并且提升数据获取速度，强烈建议在调用 get_history 和 get_price 时，传入 is_dict=True 参数。

# 使用 is_dict=True 返回字典格式
his_dict = get_history(5, '1d', 'close', security_list=['600570.SS', '600571.SS'], is_dict=True)

# 返回格式为 OrderedDict，结构清晰且不受 Pandas 版本影响
# OrderedDict([('600570.SS', array([...])), ('600571.SS', array([...]))])

使用字典格式不仅能完美避开 Panel 和 DataFrame 的结构差异，还能在底层获得更快的取数性能，是编写稳健 ptrade 策略的最佳实践。