毕设着急了吧？Python股票数据分析，制作动态柱状图

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写在前面的一些屁话：

雪球成立于 2010 年，是北京雪球信息科技有限公司旗下推出的投资者社区。雪球一直致力于为中国投资者提供跨市场（沪深、香港、美国），跨品种（股票、基金、债券等）的数据查询、资讯获取和互动交流以及交易服务。

模块使用

requests >>> pip install requests (数据请求第三方模块)
re # 正则表达式去匹配提取数据 json
pandas pyecharts

开发环境

Python 3.8 解释器
Pycharm 2021.2 版本

代码实现步骤

发送请求访问网站
获取数据
解析数据(提取数据)
保存数据
做柱状图简单的可视化

开始代码

1. 发送请求访问网站

headers = {

    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/97.0.4692.71 Safari/537.36'

}

url = 'https://xueqiu.com/service/v5/stock/screener/quote/list?page=1&size=30&order=desc&order_by=amount&exchange=CN&market=CN&type=sha&_=1641730868838'

response = requests.get(url=url, headers=headers)

2. 获取数据

json_data = response.json()

3. 数据解析(筛选数据)

data_list = json_data['data']['list']

for data in data_list:

    data1 = data['symbol']

    data2 = data['name']

    data3 = data['current']

    data4 = data['chg']

    data5 = data['percent']

    data6 = data['current_year_percent']

    data7 = data['volume']

    data8 = data['amount']

    data9 = data['turnover_rate']

    data10 = data['pe_ttm']

    data11 = data['dividend_yield']

    data12 = data['market_capital']

    print(data1, data2, data3, data4, data5, data6, data7, data8, data9, data10, data11, data12)

    data_dict = {

        '股票代码': data1,

        '股票名称': data2,

        '当前价': data3,

        '涨跌额': data4,

        '涨跌幅': data5,

        '年初至今': data6,

        '成交量': data7,

        '成交额': data8,

        '换手率': data9,

        '市盈率(TTM)': data10,

        '股息率': data11,

        '市值': data12,

    }

    csv_write.writerow(data_dict)

4. 保存地址
运行代码，查看效果

5. 数据可视化

data_df = pd.read_csv('data2.csv')

df = data_df.dropna()

df1 = df[['股票名称', '成交量']]

df2 = df1.iloc[:20]

print(df2['股票名称'].values)

print(df2['成交量'].values)

c = (

    Bar()

        .add_xaxis(df2['股票名称'].values.tolist())

        .add_yaxis("股票成交量情况", df2['成交量'].values.tolist())

        .set_global_opts(

        title_opts=opts.TitleOpts(title="成交量图表 - Volume chart"),

        datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(),

    )

    .render("data.html")

)

print('数据可视化结果完成,请在当前目录下查找打开 data.html 文件!')