BNB 价格 · K线抓取 · 2020年开始 2026-10-02

    
    简介 —— 这段 Python 脚本通过币安公开 API 获取 BNB/USDT 【这里可以修改为你想要的币种】的日线 K 线数据，用 Pandas 整理成表格，并保存为 CSV 文件。代码虽短，但涵盖了 requests 网络请求、pandas 数据清洗、matplotlib 可视化准备等核心操作。
  

1. 导入所需库

三个核心库：网络请求、数据处理、绘图准备。

 import requests
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

requests — 发送 HTTP 请求，获取币安 API 数据
pandas — 强大的数据分析工具，处理表格数据
matplotlib.pyplot — 绘图库，为后续可视化做准备

2. 配置币安 K 线接口

     
    接口说明 — 币安 /api/v3/klines 返回数组列表，包含开高低收、成交量等字段。
  

 # 币安 K线接口，1d = 日线，limit=365 取约一年数据
url = "https://api.binance.com/api/v3/klines"
params = {
    "symbol": "BNBUSDT",
    "interval": "1d",
    "limit": 10
}

url — 币安公开 K 线端点
symbol — 交易对 BNBUSDT
interval — 1d 表示日线
limit — 数据条数，示例取 10 条

3. 发送请求 & 获取数据

 resp = requests.get(url, params=params)
data = resp.json()

resp.json() 将返回的 JSON 数据解析为 Python 列表。

4. 转换为 DataFrame

     币安返回的每个元素是一个包含 12 个字段的数组，需要手动指定列名。
  

 # 币安返回的是数组列表，转成 DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=[
    "OpenTime", "Open", "High", "Low", "Close", "Volume",
    "CloseTime", "QuoteVolume", "Trades", "TakerBuyBase", "TakerBuyQuote", "Ignore"
])

5. 数据类型处理

将时间戳转换为可读日期，将价格、成交量转为浮点数。

 # 处理数据类型
df["Date"] = pd.to_datetime(df["OpenTime"], unit="ms")
df["Close"] = df["Close"].astype(float)
df["Open"] = df["Open"].astype(float)
df["High"] = df["High"].astype(float)
df["Low"] = df["Low"].astype(float)
df["Volume"] = df["Volume"].astype(float)
df = df.set_index("Date")

6. 选取需要的列 & 保存 CSV

 # 只保留需要的列
df = df[["Open", "High", "Low", "Close", "Volume"]]

# ---------- 保存 CSV ----------
df.to_csv("bnb_daily.csv", encoding="utf-8-sig")
print("✅ 已保存到 btc_daily.csv")   # 注意：原文写的是 btc_daily.csv，保留原注释

     提示 — encoding="utf-8-sig" 确保中文/表情符号在 Excel 中正常显示。
  

7. 打印数据预览

 print("=== 前5天 ===")
print(df.head())
print("\n=== 最近5天 ===")
print(df.tail())
print("\n=== 统计概览 ===")
print(df.describe())

df.head() — 查看前 5 行
df.tail() — 查看最后 5 行
df.describe() — 统计概览（均值、标准差、分位数等）

完整代码

 import requests
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 币安 K线接口，1d = 日线，limit=365 取约一年数据
url = "https://api.binance.com/api/v3/klines"
params = {
    "symbol": "BNBUSDT",
    "interval": "1d",
    "limit": 10   #目前此代码只能抓取1000条数据，想要更多的数据，看另一份代码
}

resp = requests.get(url, params=params)
data = resp.json()

# 币安返回的是数组列表，转成 DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=[
    "OpenTime", "Open", "High", "Low", "Close", "Volume",
    "CloseTime", "QuoteVolume", "Trades", "TakerBuyBase", "TakerBuyQuote", "Ignore"
])

# 处理数据类型
df["Date"] = pd.to_datetime(df["OpenTime"], unit="ms")
df["Close"] = df["Close"].astype(float)
df["Open"] = df["Open"].astype(float)
df["High"] = df["High"].astype(float)
df["Low"] = df["Low"].astype(float)
df["Volume"] = df["Volume"].astype(float)
df = df.set_index("Date")

# 只保留需要的列
df = df[["Open", "High", "Low", "Close", "Volume"]]

# ---------- 保存 CSV ----------
df.to_csv("bnb_daily.csv", encoding="utf-8-sig")
print("✅ 已保存到 btc_daily.csv")

print("=== 前5天 ===")
print(df.head())
print("\n=== 最近5天 ===")
print(df.tail())
print("\n=== 统计概览 ===")
print(df.describe())

关键点总结

使用 requests 获取实盘数据

pd.DataFrame 指定列名

毫秒时间戳转日期索引

保存为 bnb_daily.csv

为 matplotlib 绘图预留数据

保留所有原始注释