接口：cn_cpi
描述：获取CPI居民消费价格数据，包括全国、城市和农村的数据
限量：单次最大5000行，一次可以提取全部数据
权限：用户积累600积分可以使用，具体请参阅积分获取办法
输入参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 描述 |
|---|---|---|---|
| m | str | N | 月份（YYYYMM，下同），支持多个月份同时输入，逗号分隔 |
| start_m | str | N | 开始月份 |
| end_m | str | N | 结束月份 |
输出参数
| 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| month | str | Y | 月份YYYYMM |
| nt_val | float | Y | 全国当月值 |
| nt_yoy | float | Y | 全国同比（%） |
| nt_mom | float | Y | 全国环比（%） |
| nt_accu | float | Y | 全国累计值 |
| town_val | float | Y | 城市当月值 |
| town_yoy | float | Y | 城市同比（%） |
| town_mom | float | Y | 城市环比（%） |
| town_accu | float | Y | 城市累计值 |
| cnt_val | float | Y | 农村当月值 |
| cnt_yoy | float | Y | 农村同比（%） |
| cnt_mom | float | Y | 农村环比（%） |
| cnt_accu | float | Y | 农村累计值 |
接口调用
pro = ts.pro_api()
df = pro.cn_cpi(start_m='201801', end_m='201903')
#获取指定字段
df = pro.cn_cpi(start_q='201801', end_q='201903', fields='month,nt_val,nt_yoy')
数据样例
month nt_val nt_yoy nt_mom nt_accu town_val town_yoy town_mom town_accu cnt_val cnt_yoy cnt_mom cnt_accu
0 201903 102.30 2.30 -0.40 101.80 102.30 2.30 -0.40 101.90 102.30 2.30 -0.30 101.80
1 201902 101.50 1.50 1.00 101.60 101.50 1.50 1.00 101.60 101.40 1.40 0.90 101.50
2 201901 101.70 1.70 0.50 101.70 101.80 1.80 0.50 101.80 101.70 1.70 0.40 101.70
3 201812 101.90 1.90 0.00 102.10 101.90 1.90 0.00 102.10 101.90 1.90 0.00 102.10
4 201811 102.20 2.20 -0.30 102.10 102.20 2.20 -0.40 102.10 102.20 2.20 -0.30 102.10
5 201810 102.50 2.50 0.20 102.10 102.50 2.50 0.20 102.10 102.60 2.60 0.20 102.10
6 201809 102.50 2.50 0.70 102.10 102.40 2.40 0.70 102.10 102.50 2.50 0.80 102.00
7 201808 102.30 2.30 0.70 102.00 102.30 2.30 0.60 102.00 102.30 2.30 0.80 102.00
8 201807 102.10 2.10 0.30 102.00 102.10 2.10 0.40 102.00 102.00 2.00 0.10 101.90
9 201806 101.90 1.90 -0.10 102.00 101.80 1.80 0.00 102.00 101.90 1.90 -0.10 101.90
10 201805 101.80 1.80 -0.20 102.00 101.80 1.80 -0.20 102.00 101.70 1.70 -0.10 101.90
11 201804 101.80 1.80 -0.20 102.10 101.80 1.80 -0.20 102.10 101.70 1.70 -0.30 101.90
12 201803 102.10 2.10 -1.10 102.10 102.10 2.10 -1.10 102.20 101.90 1.90 -1.20 102.00
13 201802 102.90 2.90 1.20 102.20 103.00 3.00 1.30 102.20 102.70 2.70 1.10 102.10
14 201801 101.50 1.50 0.60 101.50 101.50 1.50 0.60 101.50 101.50 1.50 0.60 101.50