TW開講(樂活小叔)

●FB https://www.facebook.com/groups/248705245950294 ●YT https://www.youtube.com/channel/UCTcXwTLJM62hYzCAQ6fA5tg ●FB粉絲團: https://m.facebook.com/00bnf/ ●東京交易故事(電子書/影音): 東京交易故事1-BNF交易手法解說1 東京交易故事2-BNF交易手法解說2 東京交易故事3-BNF交易手法解說3 東京交易故事4-日本股神CIS-1 東京交易故事5-日本股神CIS-6 東京交易故事6-BNF自己流1-3 東京交易故事7-秒速億元男的哲學1 東京交易故事8-秒速億元男的交易手法和BNF的交易哲學東京交易故事9-TW自己流1 東京交易故事10-秒速億元男的交易手法2 東京交易故事11-TW自己流2(選擇權的波動交易策略) 東京交易故事12-TW自己流3(綜合實戰策略: 選擇權+現貨對沖) 合図【あいず】信號，暗號 #cis #股神 #BNF #逆勢接刀 #短線交易 #日本股神bnf研究會

2023年7月28日星期五

【Python交易程式開發現場58】【Python程式交易DIY14】使用群益API進行 (2)查價

【Python程式交易DIY14】使用群益API進行 (2)查價

    def OnNotifyQuoteLONG(self, sMarketNo, nStockidx):    #ctw # 3-【查詢】回報    
        pStock = sk.SKSTOCKLONG()
        m_nCode = skQ.SKQuoteLib_GetStockByIndexLONG(sMarketNo, nStockidx, pStock)
        strMsg = '代碼:',pStock.bstrStockNo,'--名稱:',pStock.bstrStockName,'--開盤價:',str(pStock.nOpen/math.pow(10,pStock.sDecimal)),'--最高:',\
            str(pStock.nHigh/math.pow(10,pStock.sDecimal)),'--最低:',\
            str(pStock.nLow/math.pow(10,pStock.sDecimal)),'--成交價:',str(pStock.nClose/math.pow(10,pStock.sDecimal))\
            ,'--總量:',str(pStock.nTQty)
                
        twStrMsg=twTuple_2_Str(strMsg)
        send.run(twStrMsg)  #發射Signal訊號

        dictRepStock = {'id':pStock.bstrStockNo, 'close': str(pStock.nClose/math.pow(10,pStock.sDecimal))}
        df = pd.DataFrame(dictRepStock, index=[0])
        df = df.set_index('id')
        
        global df_RepStock

        if df_RepStock.empty:
            df_RepStock = pd.concat([df_RepStock, df], axis=0) 
        else:    
            #x=df_RepStock.index[df_RepStock['id']=='TXO17100H3'].to_list()
            df_RepStock.loc['TXO17100H3', 'close'] = df.loc["TXO17100H3","close"]

        print(df_RepStock)
        pass

問題出在:

df_RepStock.loc['TXO17100H3', 'close'] = df.loc["TXO17100H3","close"]

修正後, 問題解決..

【Python交易程式開發現場57】【Python程式交易DIY13】使用群益API進行 (1) 連線 + Qt Designer設計GUI | 程式架構介紹

2023年7月26日星期三

【Python交易程式開發現場56】產生交易訊號 (16) | 將交易訊號送至下單函數 | 商品代碼(TXO17500H3: 8月call, TXO16500N3: 8月put )

TXO17500H3: 8月call,

TXO16500T3: 8月put,

1-6月call: A-F

7-12月call: G-L

1-6月put: M-R

7-12月put: S-X

所以目前8月call為H.. 9月call為I,

8月put為N, 9月put為O

https://blog.futures-ai.com/contract-code/

2023年7月22日星期六

markdown and vscode

markdown

只要 3 個擴充套件，讓 VS Code 變成專業 Markdown 文件編輯器

套件 1：Markdown All in One

Markdown All in One 是增強 VS Code 的 Markdown 編輯能力的主要擴充套件，它提供了更多的自動化功能，例如：反白文字 Ctrl + V 貼上超連結自動完成語法、清單元素中 Enter 自動接續縮排、數學公式等實用功能，本文不一一介紹，有興趣者可參考 Markdown All in One – Visual Studio Marketplace 的說明內容。

套件 3：Markdown PDF

Markdown PDF 顧名思義是提供了 Markdown 文件輸出 PDF 的功能，除了能輸出 PDF 檔案外，它還另外提供了 HTML、PNG 與 JPEG 的輸出格式。

vnpy windows install

windows_install.md

Windows安装指南

本文档中安装步骤适用的Windows系统包括：

Windows 10/11
Windows Server 2019

其他版本的Windows系统安装时可能遇到各种依赖库问题，不推荐使用。

在Windows系统上安装VeighNa，推荐使用官方推出的【VeighNa Studio Python发行版】，尤其是初次接触Python的编程新手。

作为一站式的量化投研交易Python环境，VeighNa Studio整合了：

Python 3.10 64位（Python官网版本）
VeighNa和其他相关依赖库
VeighNa Station（VeighNa框架的图形化管理工具）

对于已经有比较丰富的编程经验或者需要用到特定Python发行版（如Anaconda）的用户，也可以采用手动安装的方案。

VeighNa Studio方案

下载安装

在VeighNa官网可以下载VeighNa Studio安装包。

下载完成后，双击安装包进入VeighNa Studio安装向导（推荐点击右键，选择【使用管理员身份运行】进行安装），使用默认设置点击【快速安装】按钮即可进行VeighNa Studio安装，如下图所示：

推荐将VeighNa Studio安装在默认路径的C:\veighna_studio，其他VeighNa文档和教程中均使用该目录作为VeighNa安装目录进行讲解。

如果想进行个性化安装，可点击【自定义安装】进入高级选项页面，如下图所示：

安装完成后，会转换到安装成功页面，如下图所示：

此时桌面会出现VeighNa Station的图标，双击图标即可运行VeighNa Station。

使用

安装成功后，启动命令行工具即可直接使用VeighNa Studio Python发行版。

输入python即可进入python的交互式环境，如下图所示：

此时在命令行中输入python代码就会立即执行。如果想运行pyqtgraph的自带的例子，可以依次输入以下代码：

from pyqtgraph import examples
examples.run()

此时则会弹出Examples的运行窗口，如下图所示：

点击左侧的Basic Plotting则会弹出示例的图形界面，如下图所示：

如果想打开jupyter lab进行投资研究工作，可以打开cmd，输入jupyter lab，即可成功启动，如下图所示：

修改

如果安装之后，想要添加或者移除某项功能，可以双击VeighNa Studio的安装包，进入VeighNa Studio安装界面，如下图所示：

点击【修改】，进入修改页面，如下图所示：

选择完可选功能后，点击【下一步】，进入高级选项页面，如下图所示：

选择完毕，即可重新安装。

修复

如果安装之后，出现安装不完整或者其他需要修复的情况，可以双击VeighNa Studio的安装包，进入VeighNa Studio安装界面，如下图所示：

点击【修复】，进入修复界面，如下图所示：

修复完成后，会转换到修复成功页面，如下图所示：

卸载

如果想卸载VeighNa Studio，可以双击VeighNa Studio的安装包，进入VeighNa Studio安装界面，如下图所示：

点击【卸载】，进入卸载界面，如下图所示：

卸载完成后，会转换到卸载成功页面，如下图所示：

手动安装方案

准备Python环境

首先请在电脑上准备好Python 3.10 64位环境（注意必须是64位版本），推荐使用Python官网的发行版，也可以使用Anaconda、Miniconda、Canopy等发行版。

这里我们以Python官网的发行版为例，首先在Python官网下载安装文件，选择【Windows installer (64-bit)】，如下图所示：

下载完毕后，双击文件进入Python安装向导，勾选【Add Python3.10 to PATH】选项后，点击【Install Now】进行安装，推荐使用默认设置一路点击【下一步】直到安装完成即可：

下载安装VeighNa

下载VeighNa源代码（Windows系统请选择zip格式）：

下载完成后解压，然后启动命令行工具（CMD或者PowerShell），进入源代码所在的目录后（即install.bat文件所在的目录），输入下列命令运行脚本执行一键安装：

install.bat

一键安装过程整体分为3步：

下载安装ta-lib库；
安装requirements.txt文件内的相关依赖库；
安装VeighNa本身。

如果某一步安装过程中发生错误，请截取保存命令行中的报错信息（注意优先保存底部的报错内容），前往VeighNa社区论坛发帖提问寻求帮助。

启动VeighNa Trader

启动命令行工具，进入解压VeighNa源代码的目录下，在文件夹examples/veighna_trader中找到run.py文件。

输入如下命令即可启动VeighNa Trader：

python run.py

请注意run.py中包含了较多的启动加载项（交易接口和应用模块），请根据自己所用的操作系统以及实际的交易需求修改调整使用（若需加载接口，取消接口前注释符号即可）。

连接接口介绍详见交易接口篇。

如果启动时出现一些库版本不兼容的情况，可根据提示对这些库重新pip安装。

2023年7月21日星期五

【Python交易程式開發現場55】接收商品報價(3) | 將訂閱商品資訊存入pandas | 單一商品

pandas內之商品報價更新 (Line 530)

【結論】
1. 產生空的dataframe: df_RepStock = pd.DataFrame()

2. 判断DataFrame是否为空: df.empty

3. 判断DataFrame中是否已有某商品:
x=df_RepStock.index[df_RepStock['id']=='TXO17100H3'].to_list()

4. 將某商品加入DataFrame中:
df_RepStock = pd.concat([df_RepStock, df], axis=0)

5.更改某商品在DataFrame中的值:

df=df.set_index('id')

df.loc['id','close']=value

4.使用条件表达式进行查询

##查询上证指数收盘<3000点的，且成交额少于1000亿（amount单位为千元）的日子，显示全部的列
df.loc[(df['close'] < 3000) & (df['amount'] < 100000000),:]

https://zhuanlan.zhihu.com/p/138037895

df.loc['id','close']=value

https://blog.csdn.net/RPG_Zero/article/details/109190053

df.['name']==value

用 pandas.DataFrame.index() 獲取行的索引

如果你想只查詢滿足作為引數傳遞的布林條件的 DataFrame 的匹配索引，pandas.DataFrame.index() 是最簡單的實現方式。

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(0)

df = pd.DataFrame(np.random.randint(1,20,size=(20, 4)), columns=list('ABCD'))

print (df.index[df['B'] == 19].tolist())

用精確字串匹配獲取行的索引

print (df.index[(df['Name'] == 'blue')].tolist())
print ('\n')
print (df.loc[df['Name'] == 'blue'])
print ('\n')
print (df.loc[(df['Name'] == 'charlie') & (df['Type'] =='Raptors')])

https://www.delftstack.com/zh-tw/howto/python-pandas/pandas-get-index-of-row/

https://blog.csdn.net/weixin_43977640/article/details/109909787

    def OnNotifyQuoteLONG(self, sMarketNo, nStockidx):    #ctw # 3-【查詢】回報    
        pStock = sk.SKSTOCKLONG()
        m_nCode = skQ.SKQuoteLib_GetStockByIndexLONG(sMarketNo, nStockidx, pStock)
        strMsg = '代碼:',pStock.bstrStockNo,'--名稱:',pStock.bstrStockName,'--開盤價:',str(pStock.nOpen/math.pow(10,pStock.sDecimal)),'--最高:',\
            str(pStock.nHigh/math.pow(10,pStock.sDecimal)),'--最低:',\
            str(pStock.nLow/math.pow(10,pStock.sDecimal)),'--成交價:',str(pStock.nClose/math.pow(10,pStock.sDecimal))\
            ,'--總量:',str(pStock.nTQty)
                
        twStrMsg=twTuple_2_Str(strMsg)
        send.run(twStrMsg)  #發射Signal訊號

        dictRepStock = {'id':pStock.bstrStockNo, 'close': str(pStock.nClose/math.pow(10,pStock.sDecimal))}
        df = pd.DataFrame(dictRepStock, index=[0])
        global df_RepStock
        #df_RepStock = pd.concat([df_RepStock, df], axis=0)
        x=df_RepStock.index[df_RepStock['id']=='TXO17100H3'].to_list()
        print(df_RepStock)
        #df_dictRepStock = df_dictRepStock.append(dictRepStock)
        pass

x=df_RepStock.index[df_RepStock['id']=='TXO17100H3'].to_list()

File "d:\tw-skcom-python-43\all\.venv\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 3805, in __getitem__

indexer = self.columns.get_loc(key)

File "d:\tw-skcom-python-43\all\.venv\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3802, in get_loc

raise KeyError(key) from err

KeyError: 'id'

可以使用 df.empty 来判断一个Pandas DataFrame 是否为空。如果DataFrame 为空，则返回True，否则返回False。还可以使用 df.shape[0] 来判断DataFrame 中是否有行，如果有行，则返回True，否则返回False。

def OnNotifyQuoteLONG(self, sMarketNo, nStockidx): #ctw # 3-【查詢】回報

        pStock = sk.SKSTOCKLONG()

        m_nCode = skQ.SKQuoteLib_GetStockByIndexLONG(sMarketNo, nStockidx, pStock)

        strMsg = '代碼:',pStock.bstrStockNo,'--名稱:',pStock.bstrStockName,'--開盤價:',str(pStock.nOpen/math.pow(10,pStock.sDecimal)),'--最高:',\

            str(pStock.nHigh/math.pow(10,pStock.sDecimal)),'--最低:',\

            str(pStock.nLow/math.pow(10,pStock.sDecimal)),'--成交價:',str(pStock.nClose/math.pow(10,pStock.sDecimal))\

            ,'--總量:',str(pStock.nTQty)

        twStrMsg=twTuple_2_Str(strMsg)

        send.run(twStrMsg)  #發射Signal訊號

        dictRepStock = {'id':pStock.bstrStockNo, 'close': str(pStock.nClose/math.pow(10,pStock.sDecimal))}

        df = pd.DataFrame(dictRepStock, index=[0])

        global df_RepStock

        if df_RepStock.empty:

            df_RepStock = pd.concat([df_RepStock, df], axis=0) 

        else:    

            x=df_RepStock.index[df_RepStock['id']=='TXO17100H3'].to_list()

        print(df_RepStock)

成功解決問題

5.更改某商品在DataFrame中的值:
df=df.set_index('id')
df.loc['id','close']=value

https://blog.csdn.net/RPG_Zero/article/details/109190053

File "d:\tw-skcom-python-43\all\call_twMain.py", line 534, in OnNotifyQuoteLONG

x=df_RepStock.index[df_RepStock['id']=='TXO17100H3'].to_list()

File "d:\tw-skcom-python-43\all\.venv\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 3805, in __getitem__

indexer = self.columns.get_loc(key)

File "d:\tw-skcom-python-43\all\.venv\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3802, in get_loc

raise KeyError(key) from err

KeyError: 'id'

        dictRepStock = {'id':pStock.bstrStockNo, 'close': str(pStock.nClose/math.pow(10,pStock.sDecimal))}
        df = pd.DataFrame(dictRepStock, index=[0])
        df = df.set_index('id')
        
        global df_RepStock

        if df_RepStock.empty:
            df_RepStock = pd.concat([df_RepStock, df], axis=0) 
        else:    
            x=df_RepStock.index[df_RepStock['id']=='TXO17100H3'].to_list()

        print(df_RepStock)

Terminal:

--- 把信号绑定到槽函数 ---

1-登入

OnReplyMessage 回報正常 SKReplyLib_OnReplyMessage:Announcement callback.

登入成功

2-連線

3-查詢

TXO17100H3 0.0

Debug Console 不認得:

df_RepStock['id']

'id'此時已成為index, 不能算是資料欄了..

5.更改某商品在DataFrame中的值:
df=df.set_index('id')
df.loc['id','close']=value

如何取出df中之close?

Debug Console:

df.loc["TXO17100H3","close"]

'170.0'

成功..

    def OnNotifyQuoteLONG(self, sMarketNo, nStockidx):    #ctw # 3-【查詢】回報    
        pStock = sk.SKSTOCKLONG()
        m_nCode = skQ.SKQuoteLib_GetStockByIndexLONG(sMarketNo, nStockidx, pStock)
        strMsg = '代碼:',pStock.bstrStockNo,'--名稱:',pStock.bstrStockName,'--開盤價:',str(pStock.nOpen/math.pow(10,pStock.sDecimal)),'--最高:',\
            str(pStock.nHigh/math.pow(10,pStock.sDecimal)),'--最低:',\
            str(pStock.nLow/math.pow(10,pStock.sDecimal)),'--成交價:',str(pStock.nClose/math.pow(10,pStock.sDecimal))\
            ,'--總量:',str(pStock.nTQty)
                
        twStrMsg=twTuple_2_Str(strMsg)
        send.run(twStrMsg)  #發射Signal訊號

        dictRepStock = {'id':pStock.bstrStockNo, 'close': str(pStock.nClose/math.pow(10,pStock.sDecimal))}
        df = pd.DataFrame(dictRepStock, index=[0])
        df = df.set_index('id')
        
        global df_RepStock

        if df_RepStock.empty:
            df_RepStock = pd.concat([df_RepStock, df], axis=0) 
        else:    
            #x=df_RepStock.index[df_RepStock['id']=='TXO17100H3'].to_list()
            df_RepStock.loc['TXO17100H3', 'close'] = df.loc["TXO17100H3","close"]

        print(df_RepStock)

成功..

2023年7月20日星期四

【Python交易程式開發現場54】接收商品報價(2) | 將訂閱商品資訊存入記憶體

結論:

1. 用dict建dataframe時, 要設index

df = pd.DataFrame(dictRepStock, index=[0])

2. 於pandas加一筆data要用concat,

df_RepStock = pd.concat([df_RepStock, df], axis=0)

1.檢查接收到的商品報價之資料型態: 結果為Tuple

def twTuple_2_Str(twTuple):
    strTuple=[str(t) for t in twTuple]
    return ','.join(strTuple)

2. tuple要先轉成list

ref: Pandas常見基本操作:
https://www.learncodewithmike.com/2020/11/python-pandas-dataframe-tutorial.html?m=1&fbclid=IwAR2RBnzUtL5PHngo08qXo-kfhNWq4zJjNWWSOhCju0EgyqFcVZxaLbrOp0M

Create Empty dataframe:

https://www.geeksforgeeks.org/how-to-create-an-empty-dataframe-and-append-rows-columns-to-it-in-pandas/

# import pandas library as pd
import pandas as pd
 
df = pd.DataFrame()
 
print(df)

3. 客製化Pandas DataFrame的資料索引及欄位名稱，可以分別利用index及columns屬性(Attribute)來達成，如下範例：
import pandas as pd

grades = {
"name": ["Mike", "Sherry", "Cindy", "John"],
"math": [80, 75, 93, 86],
"chinese": [63, 90, 85, 70]
}

df = pd.DataFrame(grades)
df.index = ["s1", "s2", "s3", "s4"] #自訂索引值
df.columns = ["student_name", "math_score", "chinese_score"] #自訂欄位名稱
print(df)

4. append()：新增一筆或一列的資料，透過傳入字典(Dictionary)來指定各欄位的值，並且會回傳一個新的Pandas DataFrame資料集，如下範例：
new_df = df.append({
"name": "Henry",
"math": 60,
"chinese": 62
}, ignore_index=True)

    def OnNotifyQuoteLONG(self, sMarketNo, nStockidx):    #ctw # 3-【查詢】回報    
        pStock = sk.SKSTOCKLONG()
        m_nCode = skQ.SKQuoteLib_GetStockByIndexLONG(sMarketNo, nStockidx, pStock)
        strMsg = '代碼:',pStock.bstrStockNo,'--名稱:',pStock.bstrStockName,'--開盤價:',str(pStock.nOpen/math.pow(10,pStock.sDecimal)),'--最高:',\
            str(pStock.nHigh/math.pow(10,pStock.sDecimal)),'--最低:',\
            str(pStock.nLow/math.pow(10,pStock.sDecimal)),'--成交價:',str(pStock.nClose/math.pow(10,pStock.sDecimal))\
            ,'--總量:',str(pStock.nTQty)
                
        twStrMsg=twTuple_2_Str(strMsg)
        send.run(twStrMsg)  #發射Signal訊號

        dictRepStock = {'name':pStock.bstrStockName, 'close': str(pStock.nClose/math.pow(10,pStock.sDecimal))}
        import pandas as pd
        global df_RepStock
        df_RepStock = df_RepStock.append(dictRepStock)

d:\tw-skcom-python-43\all\call_twMain.py:519: FutureWarning: The frame.append method is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Use pandas.concat instead.

df_RepStock = df_RepStock.append(dictRepStock)

# 使用 concat 合併 axis=0 為直向合併

res = pd.concat([df1,df2,df3],axis=0)

http://violin-tao.blogspot.com/2017/06/pandas-2-concat-merge.html

def OnNotifyQuoteLONG(self, sMarketNo, nStockidx): #ctw # 3-【查詢】回報
pStock = sk.SKSTOCKLONG()
m_nCode = skQ.SKQuoteLib_GetStockByIndexLONG(sMarketNo, nStockidx, pStock)
strMsg = '代碼:',pStock.bstrStockNo,'--名稱:',pStock.bstrStockName,'--開盤價:',str(pStock.nOpen/math.pow(10,pStock.sDecimal)),'--最高:',\
str(pStock.nHigh/math.pow(10,pStock.sDecimal)),'--最低:',\
str(pStock.nLow/math.pow(10,pStock.sDecimal)),'--成交價:',str(pStock.nClose/math.pow(10,pStock.sDecimal))\
,'--總量:',str(pStock.nTQty)

twStrMsg=twTuple_2_Str(strMsg)
send.run(twStrMsg) #發射Signal訊號

dictRepStock = {'name':pStock.bstrStockName, 'close': str(pStock.nClose/math.pow(10,pStock.sDecimal))}

global df_RepStock
df_RepStock = pd.concat([df_RepStock, dictRepStock], axis=0)
#df_dictRepStock = df_dictRepStock.append(dictRepStock)
pass

TypeError: cannot concatenate object of type '<class 'dict'>'; only Series and DataFrame objs are valid

    def OnNotifyQuoteLONG(self, sMarketNo, nStockidx):    #ctw # 3-【查詢】回報    
        pStock = sk.SKSTOCKLONG()
        m_nCode = skQ.SKQuoteLib_GetStockByIndexLONG(sMarketNo, nStockidx, pStock)
        strMsg = '代碼:',pStock.bstrStockNo,'--名稱:',pStock.bstrStockName,'--開盤價:',str(pStock.nOpen/math.pow(10,pStock.sDecimal)),'--最高:',\
            str(pStock.nHigh/math.pow(10,pStock.sDecimal)),'--最低:',\
            str(pStock.nLow/math.pow(10,pStock.sDecimal)),'--成交價:',str(pStock.nClose/math.pow(10,pStock.sDecimal))\
            ,'--總量:',str(pStock.nTQty)
                
        twStrMsg=twTuple_2_Str(strMsg)
        send.run(twStrMsg)  #發射Signal訊號

        dictRepStock = {'name':pStock.bstrStockName, 'close': str(pStock.nClose/math.pow(10,pStock.sDecimal))}
        df = pd.DataFrame(dictRepStock)
        global df_RepStock
        df_RepStock = pd.concat([df_RepStock, df], axis=0)
        #df_dictRepStock = df_dictRepStock.append(dictRepStock)
        pass

File "d:\tw-skcom-python-43\all\.venv\lib\site-packages\pandas\core\internals\construction.py", line 119, in arrays_to_mgr
index = _extract_index(arrays)
File "d:\tw-skcom-python-43\all\.venv\lib\site-packages\pandas\core\internals\construction.py", line 657, in _extract_index
raise ValueError("If using all scalar values, you must pass an index")
ValueError: If using all scalar values, you must pass an index

https://blog.csdn.net/weixin_39750084/article/details/81429037

    def OnNotifyQuoteLONG(self, sMarketNo, nStockidx):    #ctw # 3-【查詢】回報    
        pStock = sk.SKSTOCKLONG()
        m_nCode = skQ.SKQuoteLib_GetStockByIndexLONG(sMarketNo, nStockidx, pStock)
        strMsg = '代碼:',pStock.bstrStockNo,'--名稱:',pStock.bstrStockName,'--開盤價:',str(pStock.nOpen/math.pow(10,pStock.sDecimal)),'--最高:',\
            str(pStock.nHigh/math.pow(10,pStock.sDecimal)),'--最低:',\
            str(pStock.nLow/math.pow(10,pStock.sDecimal)),'--成交價:',str(pStock.nClose/math.pow(10,pStock.sDecimal))\
            ,'--總量:',str(pStock.nTQty)
                
        twStrMsg=twTuple_2_Str(strMsg)
        send.run(twStrMsg)  #發射Signal訊號

        dictRepStock = {'name':pStock.bstrStockName, 'close': str(pStock.nClose/math.pow(10,pStock.sDecimal))}
        df = pd.DataFrame(dictRepStock, index=[0])
        global df_RepStock
        df_RepStock = pd.concat([df_RepStock, df], axis=0)
        #df_dictRepStock = df_dictRepStock.append(dictRepStock)
        pass

成功解決問題

5. 修改Pandas DataFrame資料

利用Pandas DataFrame的at[]及iat[]取得所要修改的單一值後，來進行資料內容的修改，如下範例：

import pandas as pd
 
 
grades = {
    "name": ["Mike", "Sherry", "Cindy", "John"],
    "math": [80, 75, 93, 86],
    "chinese": [63, 90, 85, 70]
}
 
df = pd.DataFrame(grades)
 
print("原來的df")
print(df)
 
print("=================================")
 
df.at[1, "math"] = 100  #修改索引值為1的math欄位資料
df.iat[1, 0] = "Larry"  #修改索引值為1的第一個欄位資料
print("修改後的df")
print(df)

5. pandas, 用list加新資料, 新增一行(新增一資料欄)
在 Pandas 中 [] 運算子方法新增新列
在 Pandas 中 df.insert() 方法可新增新列
在 Pandas 中 df.assign() 方法可新增新列
在 Pandas 中 df.loc() 方法新增新列

https://www.delftstack.com/zh-tw/howto/python-pandas/how-to-add-new-column-to-existing-dataframe-in-python-pandas/?fbclid=IwAR2FxrW1x1ip4662M5h2fgzOXdlpUTRooEWN4NzlTkuEWLVGHbwdvNS04dc

import pandas as pd
data = [
    ['Ali',
     'Azmat',
     '30'],
    ['Sharukh',
     'Khan',
     '40'],
    ['Linus',
     'Torvalds',
     '70']
]
df = pd.DataFrame(data,columns=['First','Last','Age'])
print(df)

輸出：

     First      Last Age
0      Ali     Azmat  30
1  Sharukh      Khan  40
2    Linus  Torvalds  70

df = df.assign(city = ['Lahore','Dehli','New York'], 
               score = [20,30,40])

df.loc[:,'city'] = ['Lahore','Dehli','New York']

df.insert(3,"city",['Lahore','Dehli','New York'],True)

city = ['Lahore','Dehli','New York']
df['city'] = city

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用精確字串匹配獲取行的索引

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