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          送書 | 手把手教你用Python直觀查看貴州茅臺(tái)股票交易數(shù)據(jù)

          共 2515字,需瀏覽 6分鐘

           ·

          2022-01-20 13:29

          如圖1所示是網(wǎng)易財(cái)經(jīng)展示的貴州茅臺(tái)股票的歷史交易數(shù)據(jù)。

          圖1

          單擊“下載數(shù)據(jù)”超鏈接,會(huì)彈出如圖2所示的對(duì)話框,選擇完成后單擊“下載”按鈕就可以下載數(shù)據(jù)了,所下載的數(shù)據(jù)是CSV格式。

          圖2

          CSV(Comma-Separated Values)是以逗號(hào)分隔數(shù)據(jù)項(xiàng)(也被稱為字段)的數(shù)據(jù)交換格式,主要應(yīng)用于電子表格和數(shù)據(jù)庫(kù)之間的數(shù)據(jù)交換。

          提示:CSV 是文本文件,可以使用記事本等文本編輯器打開,如圖2-5所示,還可以使用Excel打開,如圖2-6所示。另外,可以將Excel中的電子表格另存為CSV文件,但這可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)格式丟失,例如CSV文件中的"0001"數(shù)據(jù)使用Excel打開會(huì)變?yōu)?。在Windows平臺(tái)上,默認(rèn)的字符集是GBK,要想使用Excel打開CSV文件且不亂碼,就需要將CSV文件保存為GBK字符集。

          圖3

          該折線圖的實(shí)現(xiàn)代碼如下:

          #  coding=utf-8# 代碼文件:chapter6/ch6.2.6.py
          import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd
          plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei'] # 設(shè)置中文字體plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 設(shè)置負(fù)號(hào)正常顯示
          plt.figure(figsize=(15, 5))
          f = r'data\股票的歷史交易數(shù)據(jù).xlsx'

          df = pd.read_excel(f)
          df2 = df.query("Date >='2021-03-01' and Date < '2021-04-01'").sort_values(by='Date') ①
          # 繪制折線plt.plot(df2['Date'], df2['Volume']) ②
          plt.title('貴州茅臺(tái)股票')plt.ylabel('成交量') # 添加y軸標(biāo)題plt.xlabel('交易日期') # 添加x軸標(biāo)題plt.xticks(rotation=40)plt.show()

          代碼解釋如下。

          • 第①行通過指定時(shí)間段來查詢數(shù)據(jù),并按照'Date'字段排序。

          • 第②行通過plt.plot函數(shù)繪制折線,其中df2['Date']是x軸數(shù)據(jù),df2['Volume']是y軸數(shù)據(jù)。

          圖 4

          該折線圖的實(shí)現(xiàn)代碼如下:

          #  coding=utf-8# 代碼文件:chapter6/ch6.2.7.py
          import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd
          plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei'] # 設(shè)置中文字體plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 設(shè)置負(fù)號(hào)正常顯示
          plt.figure(figsize=(15, 5))
          f?=?r'data\股票的歷史交易數(shù)據(jù).xlsx'
          df = pd.read_excel(f)
          df2 = df.query("Date >='2021-03-01' and Date < '2021-04-01'").sort_values(by='Date')
          plt.title('貴州茅臺(tái)股票歷史OHLC折線圖')plt.plot(df2['Date'], df2['Open'], label='開盤價(jià)') ①plt.plot(df2['Date'], df2['High'], label='最高價(jià)')plt.plot(df2['Date'], df2['Low'], label='最低價(jià)')plt.plot(df2['Date'], df2['Close'], label='收盤價(jià)') ②
          plt.ylabel('成交量')plt.xlabel('交易日期')plt.xticks(rotation=40)
          plt.show()

          代碼解釋如下。

          第①行和第②行繪制了4個(gè)折線圖,label參數(shù)用于設(shè)置在圖例中顯示的折線標(biāo)簽。

          至此,我們便可以直觀地看到茅臺(tái)一個(gè)月內(nèi)的歷史股票交易數(shù)據(jù)啦!

          * 本文摘自《趣玩Python:自動(dòng)化辦公真簡(jiǎn)單(雙色+視頻版)》一書,歡迎閱讀此書了解更多關(guān)于Python自動(dòng)化辦公的內(nèi)容。

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          本書以數(shù)據(jù)收集→數(shù)據(jù)清洗→數(shù)據(jù)分析→數(shù)據(jù)可視化→根據(jù)數(shù)據(jù)可視化結(jié)果(即圖表)做決策為脈絡(luò),介紹Python在實(shí)際工作場(chǎng)景中的應(yīng)用,側(cè)重于用Python解決工作中的數(shù)據(jù)處理問題,并通過實(shí)戰(zhàn)形式講解如何用Python實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析及可視化等工作。本書還詳細(xì)講解了Python自動(dòng)化辦公方面的內(nèi)容,包括:Excel自動(dòng)化、Word自動(dòng)化、PPT自動(dòng)化、PDF文件處理、圖形圖像處理和RPA(機(jī)器人流程自動(dòng)化),并介紹了GUI技術(shù)和應(yīng)用程序打包相關(guān)知識(shí)。

          本書秉承有趣、有料、好玩、好用的理念,特意設(shè)計(jì)了兩個(gè)人物角色,通過這兩個(gè)人物角色的輕松對(duì)話、搞笑形象及夸張動(dòng)作,把復(fù)雜的技術(shù)問題講解得深入淺出,非常適合廣大讀者閱讀。






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