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## Shibor报价数据
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接口：shibor_quote
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描述：Shibor报价数据
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限量：单次最大4000行数据，总量不限制，可通过设置开始和结束日期分段获取
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积分：用户积累120积分可以调取，具体请参阅[积分获取办法](https://tushare.pro/document/1?doc_id=13)
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**输入参数**
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名称 | 类型 | 必选 | 描述
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date | str | N | 日期 (日期输入格式：YYYYMMDD，下同)
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start_date | str | N | 开始日期
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end_date | str | N | 结束日期
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bank | str | N | 银行名称 （中文名称，例如 农业银行）
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**输出参数**
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名称 | 类型 | 默认显示 | 描述
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date | str | Y | 日期
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bank | str | Y | 报价银行
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on_b | float | Y | 隔夜_Bid
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on_a | float | Y | 隔夜_Ask
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1w_b | float | Y | 1周_Bid
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1w_a | float | Y | 1周_Ask
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2w_b | float | Y | 2周_Bid
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2w_a | float | Y | 2周_Ask
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1m_b | float | Y | 1月_Bid
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1m_a | float | Y | 1月_Ask
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3m_b | float | Y | 3月_Bid
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3m_a | float | Y | 3月_Ask
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6m_b | float | Y | 6月_Bid
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6m_a | float | Y | 6月_Ask
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9m_b | float | Y | 9月_Bid
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9m_a | float | Y | 9月_Ask
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1y_b | float | Y | 1年_Bid
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1y_a | float | Y | 1年_Ask
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**接口调用**
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```python
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pro = ts.pro_api()
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df = pro.shibor_quote(start_date='20180101', end_date='20181101')
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```
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**数据样例**
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date bank on_b on_a 1w_b 1w_a 2w_b 2w_a 1m_b 1m_a \
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0 20181101 民生银行 2.540 2.540 2.65 2.65 2.67 2.67 2.680 2.680
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1 20181101 国开行 2.570 2.570 2.71 2.71 2.75 2.75 2.690 2.690
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2 20181101 邮储银行 2.550 2.550 2.72 2.72 2.72 2.72 2.690 2.690
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3 20181101 广发银行 2.560 2.560 2.66 2.66 2.68 2.68 2.720 2.720
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4 20181101 华夏银行 2.550 2.550 2.72 2.72 2.73 2.73 2.690 2.690
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5 20181101 汇丰中国 2.550 2.550 2.65 2.65 2.68 2.68 2.690 2.690
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6 20181101 上海银行 2.560 2.560 2.70 2.70 2.73 2.73 2.690 2.690
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7 20181101 北京银行 2.570 2.570 2.67 2.67 2.65 2.65 2.600 2.600
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8 20181101 浦发银行 2.560 2.560 2.75 2.75 2.65 2.65 2.700 2.700
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9 20181101 兴业银行 2.530 2.530 2.65 2.65 2.60 2.60 2.500 2.500
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10 20181101 光大银行 2.540 2.540 2.65 2.65 2.70 2.70 2.720 2.720
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11 20181101 中信银行 2.550 2.550 2.65 2.65 2.70 2.70 2.700 2.700
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12 20181101 招商银行 2.540 2.540 2.67 2.67 2.65 2.65 2.700 2.700
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13 20181101 交通银行 2.540 2.540 2.68 2.68 2.72 2.72 2.690 2.690
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14 20181101 建设银行 2.530 2.530 2.67 2.67 2.68 2.68 2.720 2.720
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15 20181101 中国银行 2.540 2.540 2.65 2.65 2.66 2.66 2.680 2.680
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16 20181101 农业银行 2.550 2.550 2.70 2.70 2.75 2.75 2.760 2.760
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17 20181101 工商银行 2.500 2.500 2.68 2.68 2.70 2.70 2.720 2.720
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18 20181031 民生银行 2.310 2.310 2.72 2.72 2.73 2.73 2.730 2.730
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19 20181031 国开行 2.370 2.370 2.75 2.75 2.76 2.76 2.690 2.690
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20 20181031 邮储银行 2.350 2.350 2.73 2.73 2.72 2.72 2.670 2.670
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3m_b 3m_a 6m_b 6m_a 9m_b 9m_a 1y_b 1y_a
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0 2.960 2.960 3.290 3.290 3.510 3.510 3.550 3.550
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1 2.970 2.970 3.320 3.320 3.530 3.530 3.570 3.570
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2 2.960 2.960 3.300 3.300 3.500 3.500 3.550 3.550
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3 3.000 3.000 3.250 3.250 3.500 3.500 3.550 3.550
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4 2.970 2.970 3.300 3.300 3.510 3.510 3.550 3.550
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5 2.970 2.970 3.300 3.300 3.500 3.500 3.550 3.550
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6 2.960 2.960 3.300 3.300 3.510 3.510 3.550 3.550
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7 3.000 3.000 3.400 3.400 3.550 3.550 3.600 3.600
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8 2.960 2.960 3.300 3.300 3.500 3.500 3.550 3.550
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9 2.950 2.950 3.100 3.100 3.400 3.400 3.500 3.500
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10 3.000 3.000 3.300 3.300 3.500 3.500 3.550 3.550
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11 3.000 3.000 3.300 3.300 3.550 3.550 3.550 3.550
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12 3.100 3.100 3.300 3.300 3.550 3.550 3.550 3.550
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13 2.970 2.970 3.300 3.300 3.510 3.510 3.560 3.560
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14 3.000 3.000 3.260 3.260 3.500 3.500 3.550 3.550
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15 2.940 2.940 3.280 3.280 3.480 3.480 3.520 3.520
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16 3.000 3.000 3.300 3.300 3.500 3.500 3.550 3.550
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17 2.880 2.880 3.240 3.240 3.420 3.420 3.470 3.470
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18 2.970 2.970 3.300 3.300 3.500 3.500 3.550 3.550
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19 2.960 2.960 3.320 3.320 3.520 3.520 3.560 3.560
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20 2.960 2.960 3.300 3.300 3.500 3.500 3.550 3.550
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