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pythonpython基于tushare股票数据分析可视化(源码+数据+报告)独一无二

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发表于 2024-9-5 12:32:51 | 显示全部楼层 |阅读模式
👉博__主👈:米码收割机👉技__能👈:C++/Python语言👉公众号👈:测试开发自动化【获取源码+商业合作】👉荣__誉👈:阿里云博客专家博主、51CTO技术博主👉专__注👈:专注主流机器人、人工智能等相关领域的开发、测试技术。【python】python基于tushare股票数据分析可视化(源码+数据+报告)【独一无二】目录【python】python基于tushare股票数据分析可视化(源码+数据+报告)【独一无二】设计思路二、数据抓取三、分析数据四、数据的可视化设计思路主要是用于使用tushare爬取股票数据并进行数据分析和可视化的Python脚本。以下是代码中导入的模块的分析:tushare模块:importtushareasts:导入了tushare库并使用别名ts,用于获取股票数据。matplotlib模块:importmatplotlib.pyplotasplt:导入了matplotlib库并使用别名plt,用于绘制数据可视化图表。pandas模块:importpandasaspd:导入了pandas库并使用别名pd,用于处理和分析数据,包括读取和操作CSV文件、创建数据框、进行数据描述性统计等。glob模块和os模块:importglob:导入glob模块,用于查找匹配的文件名。importos:导入os模块,用于操作操作系统相关的功能,如获取文件大小等。这些导入的模块用于不同的功能,tushare用于获取股票数据,matplotlib用于数据可视化,pandas用于数据处理和分析,而glob和os用于文件操作。二、数据抓取导入了tushare库,使用了该库提供的接口获取股票数据。通过设置token,建立了与tushare的连接。以下是获取数据的主要步骤和代码分析:👉👉👉源码获取关注【测试开发自动化】公众号,回复“股票数据分析”获取。👈👈👈设置tokentoken='672ce8cxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxd4e120'ts.set_token(token)12获取股票数据stock_code='600665.SH'stock_code1='600208.SH'stock_code2='600162.SH'pro=ts.pro_api()12345使用pro.daily()方法获取每只股票的日交易数据,并保存为CSV文件#代码略....df.to_csv('600665.SH.csv',index=False)df.to_csv('600208.SH.csv',index=False)df.to_csv('600162.SH.csv',index=False)12345通过设置token建立与tushare的连接,确保可以使用tushare的API。使用tushare的pro_api()方法创建了一个pro对象,用于获取股票数据。通过pro.daily()方法获取了每只股票(使用不同的ts_code参数)的日交易数据。获取的数据被保存为CSV文件,文件名对应不同的股票代码,例如’600665.SH.csv’,‘600208.SH.csv’,‘600162.SH.csv’。这样,通过调用tushare提供的API和设置的token,可以获取股票的日交易数据并将其保存为CSV文件以供后续分析和可视化。三、分析数据数据的基本信息查看查看股票数据的行索引print("行索引:")print(df.index)12数据集情况print("\n数据集情况:")print(df.head())显示前几行数据12👉👉👉源码获取关注【测试开发自动化】公众号,回复“股票数据分析”获取。👈👈👈数据类型print("\n数据类型:")print(df.dtypes)12数据集描述统计信息print("\n数据集描述统计信息:")print(df.describe())12👉👉👉源码获取关注【测试开发自动化】公众号,回复“股票数据分析”获取。👈👈👈统计各字段空缺的个数print("\n各字段空缺的个数:")print(df.isnull().sum())12通过代码,首先查看了股票数据集的一些基本信息。行索引:展示数据集的行索引,即数据的序号。数据集情况:显示了数据集的前几行数据,以便了解数据的结构和内容。数据类型:展示了每个列的数据类型,有助于了解数据的特征。数据集描述统计信息:提供了数据的统计摘要,包括均值、标准差、最小值、最大值等。各字段空缺的个数:统计了每个字段中缺失值的数量,有助于识别数据质量问题。👉👉👉源码获取关注【测试开发自动化】公众号,回复“股票数据分析”获取。👈👈👈数据的特征工程。增加“DayHL”列,表示日最高价和最低价之间的差值df['DayHL']=df['high']df['low']1将修改后的数据保存到new_merged.csv文件中df.to_csv('new_merged.csv',index=False)1👉👉👉源码获取关注【测试开发自动化】公众号,回复“股票数据分析”获取。👈👈👈四、数据的可视化#创建一个走势图plt.figure(figsize=(12,6))设置图表大小#绘制股票的收盘价走势plt.plot(df.index,df['close'],label='ClosePrice',color='blue',linewidth=2)#添加和标签plt.title('StockPriceTrendfor600162.SH')plt.xlabel('Date')plt.ylabel('ClosePrice')12345678910#显示图例plt.legend()#显示走势图plt.grid(True)plt.show()123456通过上述代码,创建了一个走势图,展示了股票的收盘价走势。图表的、x轴标签和y轴标签用于说明图表的内容。图例显示了数据中的列标签,以便理解图表中的线条代表的含义。最后,通过plt.show()显示了绘制的走势图。👉👉👉源码获取关注【测试开发自动化】公众号,回复“股票数据分析”获取。👈👈👈展示了三支不同股票的最高价格。每个柱子代表一支股票,横坐标是股票代码,纵坐标是最高价。通过比较柱子的高度,可以看出这三支股票中哪支的最高价最高。这有助于比较不同股票的价格表现。显示了股票代码为’600162.SH’的股票的最高价和最低价随时间的变化。横坐标表示日期,纵坐标表示价格。通过观察折线的走势,可以了解特定股票在一段时间内的价格波动情况,包括最高价和最低价的变化趋势。示了三支不同股票的闭盘价格中最低价的前5名。每个柱子代表一支股票,横坐标是股票代码,纵坐标是最低闭盘价。通过比较柱子的高度,可以看出哪些股票的最低闭盘价最低,这有助于确定在一段时间内价格波动最大的股票。展示了三支不同股票的市值占比。饼状图将三支股票的市值按比例分成不同的扇形。每个扇形代表一支股票,其大小表示该股票在三支股票中的市值占比。这个图表有助于了解不同股票在总市值中所占的比例,帮助投资者分析投资组合的分布情况。👉👉👉源码获取关注【测试开发自动化】公众号,回复“股票数据分析”获取。👈👈👈
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