## Shibor报价数据 ---- 接口：shibor_quote 描述：Shibor报价数据 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 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)

**输入参数** 名称 | 类型 | 必选 | 描述 ---- | ----- | ---- | ---- date | str | N | 日期 (日期输入格式：YYYYMMDD，下同) start_date | str | N | 开始日期 end_date | str | N | 结束日期 bank | str | N | 银行名称 （中文名称，例如 农业银行） **输出参数** 名称 | 类型 | 默认显示 | 描述 --- | ---- | ---- | ---- date | str | Y | 日期 bank | str | Y | 报价银行 on_b | float | Y | 隔夜_Bid on_a | float | Y | 隔夜_Ask 1w_b | float | Y | 1周_Bid 1w_a | float | Y | 1周_Ask 2w_b | float | Y | 2周_Bid 2w_a | float | Y | 2周_Ask 1m_b | float | Y | 1月_Bid 1m_a | float | Y | 1月_Ask 3m_b | float | Y | 3月_Bid 3m_a | float | Y | 3月_Ask 6m_b | float | Y | 6月_Bid 6m_a | float | Y | 6月_Ask 9m_b | float | Y | 9月_Bid 9m_a | float | Y | 9月_Ask 1y_b | float | Y | 1年_Bid 1y_a | float | Y | 1年_Ask
**接口调用** ```python pro = ts.pro_api() df = pro.shibor_quote(start_date='20180101', end_date='20181101') ```
**数据样例** date bank on_b on_a 1w_b 1w_a 2w_b 2w_a 1m_b 1m_a \ 0 20181101 民生银行 2.540 2.540 2.65 2.65 2.67 2.67 2.680 2.680 1 20181101 国开行 2.570 2.570 2.71 2.71 2.75 2.75 2.690 2.690 2 20181101 邮储银行 2.550 2.550 2.72 2.72 2.72 2.72 2.690 2.690 3 20181101 广发银行 2.560 2.560 2.66 2.66 2.68 2.68 2.720 2.720 4 20181101 华夏银行 2.550 2.550 2.72 2.72 2.73 2.73 2.690 2.690 5 20181101 汇丰中国 2.550 2.550 2.65 2.65 2.68 2.68 2.690 2.690 6 20181101 上海银行 2.560 2.560 2.70 2.70 2.73 2.73 2.690 2.690 7 20181101 北京银行 2.570 2.570 2.67 2.67 2.65 2.65 2.600 2.600 8 20181101 浦发银行 2.560 2.560 2.75 2.75 2.65 2.65 2.700 2.700 9 20181101 兴业银行 2.530 2.530 2.65 2.65 2.60 2.60 2.500 2.500 10 20181101 光大银行 2.540 2.540 2.65 2.65 2.70 2.70 2.720 2.720 11 20181101 中信银行 2.550 2.550 2.65 2.65 2.70 2.70 2.700 2.700 12 20181101 招商银行 2.540 2.540 2.67 2.67 2.65 2.65 2.700 2.700 13 20181101 交通银行 2.540 2.540 2.68 2.68 2.72 2.72 2.690 2.690 14 20181101 建设银行 2.530 2.530 2.67 2.67 2.68 2.68 2.720 2.720 15 20181101 中国银行 2.540 2.540 2.65 2.65 2.66 2.66 2.680 2.680 16 20181101 农业银行 2.550 2.550 2.70 2.70 2.75 2.75 2.760 2.760 17 20181101 工商银行 2.500 2.500 2.68 2.68 2.70 2.70 2.720 2.720 18 20181031 民生银行 2.310 2.310 2.72 2.72 2.73 2.73 2.730 2.730 19 20181031 国开行 2.370 2.370 2.75 2.75 2.76 2.76 2.690 2.690 20 20181031 邮储银行 2.350 2.350 2.73 2.73 2.72 2.72 2.670 2.670 3m_b 3m_a 6m_b 6m_a 9m_b 9m_a 1y_b 1y_a 0 2.960 2.960 3.290 3.290 3.510 3.510 3.550 3.550 1 2.970 2.970 3.320 3.320 3.530 3.530 3.570 3.570 2 2.960 2.960 3.300 3.300 3.500 3.500 3.550 3.550 3 3.000 3.000 3.250 3.250 3.500 3.500 3.550 3.550 4 2.970 2.970 3.300 3.300 3.510 3.510 3.550 3.550 5 2.970 2.970 3.300 3.300 3.500 3.500 3.550 3.550 6 2.960 2.960 3.300 3.300 3.510 3.510 3.550 3.550 7 3.000 3.000 3.400 3.400 3.550 3.550 3.600 3.600 8 2.960 2.960 3.300 3.300 3.500 3.500 3.550 3.550 9 2.950 2.950 3.100 3.100 3.400 3.400 3.500 3.500 10 3.000 3.000 3.300 3.300 3.500 3.500 3.550 3.550 11 3.000 3.000 3.300 3.300 3.550 3.550 3.550 3.550 12 3.100 3.100 3.300 3.300 3.550 3.550 3.550 3.550 13 2.970 2.970 3.300 3.300 3.510 3.510 3.560 3.560 14 3.000 3.000 3.260 3.260 3.500 3.500 3.550 3.550 15 2.940 2.940 3.280 3.280 3.480 3.480 3.520 3.520 16 3.000 3.000 3.300 3.300 3.500 3.500 3.550 3.550 17 2.880 2.880 3.240 3.240 3.420 3.420 3.470 3.470 18 2.970 2.970 3.300 3.300 3.500 3.500 3.550 3.550 19 2.960 2.960 3.320 3.320 3.520 3.520 3.560 3.560 20 2.960 2.960 3.300 3.300 3.500 3.500 3.550 3.550