这期内容当中小编将会给大家带来有关Python中怎么实现可视化数据,文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
爬虫代码
请求网页
import requests url = 'https://xueqiu.com/service/v5/stock/screener/quote/list' response = requests.get(url=url, params=params, headers=headers, cookies=cookies) html_data = response.json() #想要完整代码的同学请关注微信公众号:松鼠爱吃饼干 #发送信息‘股票’即可获取
解析数据
data_list = html_data['data']['list'] for i in data_list: dit = {} dit['股票代码'] = i['symbol'] dit['股票名字'] = i['name'] dit['当前价'] = i['current'] dit['涨跌额'] = i['chg'] dit['涨跌幅/%'] = i['percent'] dit['年初至今/%'] = i['current_year_percent'] dit['成交量'] = i['volume'] dit['成交额'] = i['amount'] dit['换手率/%'] = i['turnover_rate'] dit['市盈率TTM'] = i['pe_ttm'] dit['股息率/%'] = i['dividend_yield'] dit['市值'] = i['market_capital'] print(dit)
保存数据
import csv f = open('股票数据.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', newline='') csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['股票代码', '股票名字', '当前价', '涨跌额', '涨跌幅/%', '年初至今/%', '成交量', '成交额', '换手率/%', '市盈率TTM', '股息率/%', '市值']) csv_writer.writeheader() csv_writer.writerow(dit) f.close()
数据分析代码
c = ( Bar() .add_xaxis(list(df2['股票名称'].values)) .add_yaxis("股票成交量情况", list(df2['成交量'].values)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="成交量图表 - Volume chart"), datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(), ) .render("data.html") )
上述就是小编为大家分享的Python中怎么实现可视化数据了,如果刚好有类似的疑惑,不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道。
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。