数据可视化（一）A股三大指数10年涨跌幅比较：数据爬取和整理

闲来无事，做一张A股三大指数10年涨跌对比图。首先爬取数据：

工具：
baostock
pandas

用baostock可以轻松的获取股票交易数据，这里我主要爬取过去十年A股三大指数的K线数据。

基本思路：

登录系统
利用内置函数获取历史k线数据
打印结果
输出结果到csv文件，方便后续处理
登出系统

代码如下：

import baostock as bs
import pandas as pddef get_stockdata(stock_code, stock_name, start_time):# 登陆系统lg = bs.login()# 获取沪深A股历史K线数据rs = bs.query_history_k_data_plus(stock_code, "date,open,high,low,close,preclose,pctChg",start_date=start_time,frequency="d", adjustflag="2")# adjustflag 默认前复权（1），后复权（2）,不复权（3）# 打印结果集data_list = []while (rs.error_code == '0') & rs.next():# 获取一条记录，将记录合并在一起data_list.append(rs.get_row_data())result = pd.DataFrame(data_list, columns=rs.fields)# 结果集输出到csv文件result.to_csv("/home/cdd/Desktop/Scraping/stocks/stock_analysis_2/stock_data1/" + stock_code + stock_name + ".csv", index=False)print(result)# 登出系统bs.logout()if __name__ == '__main__':get_stockdata(stock_code='sz.399006', stock_name='创业板指', start_time='2010-11-11')get_stockdata(stock_code='sh.000001', stock_name='上证综指', start_time='2010-11-11')get_stockdata(stock_code='sz.399001', stock_name='深圳成指', start_time='2010-11-11')

数据展示：

下面，处理数据获得每日相对于2010年11月10日的累计涨跌数据：
累计涨跌 = （当日指数-2010.11.10指数）/ 2010.11.10指数

思路：

读取之前获得的K线数据
获得2010.11.10日收盘指数以及每日收盘指数
遍历每日指数，计算得到累计涨跌，获得每日累计涨跌幅数据
将三大指数的累计涨跌数据统计到一个csv文件中

代码如下：

def get_data(stock_code, stock_name):# 加载数据filename = '/home/cdd/Desktop/Scraping/stocks/stock_analysis_2/stock_data1/' + stock_code + stock_name + '.csv'# 读取csv文件，转换为dataframe格式data = pd.read_csv(filename)# 创建列表，存放每日收盘价，相对于第一天的涨跌幅pct_to_firsts = []# 读取每日收盘价close = data.iloc[0:, 3]# 读取基准日收盘价，我们以2010年11月11日开始，所以该收盘价为2010.11.10日的收盘价first_price = data.iloc[0, 4]# 遍历每日收盘价， 计算相对于第一天的涨跌幅，并将其存放在pct_to_firsts列表中for price in close:pct_to_first = round(((price-first_price)*100 / first_price), 2)pct_to_firsts.append(pct_to_first)# 将涨跌幅这一列数据加到data中data['pct_to_first'] = pct_to_firsts# 重新保存为csv文件，方便后续分析data.to_csv("/home/cdd/Desktop/Scraping/stocks/stock_analysis_2/stock_data1/" + stock_code + stock_name + "2" + ".csv", index=False)def data_process(stock1, stock2, stock3):# 加载数据filename1 = '/home/cdd/Desktop/Scraping/stocks/stock_analysis_2/stock_data1/' + stock1 + '.csv'filename2 = '/home/cdd/Desktop/Scraping/stocks/stock_analysis_2/stock_data1/' + stock2 + '.csv'filename3 = '/home/cdd/Desktop/Scraping/stocks/stock_analysis_2/stock_data1/' + stock3 + '.csv'# 读取csv文件，转换为dataframe格式data1 = pd.read_csv(filename1)data2 = pd.read_csv(filename2)data3 = pd.read_csv(filename3)# 分别获取三大指数的累计涨跌数据pct_to_first1 = data1.iloc[0:, 7]pct_to_first2 = data2.iloc[0:, 7]pct_to_first3 = data3.iloc[0:, 7]# 将上述数据添加到data1中data1['上证综指'] = pct_to_first1data1['深圳成指'] = pct_to_first2data1['创业板指'] = pct_to_first3# 去掉data1中多余的列data1.drop(['open', 'high', 'low', 'close', 'preclose', 'pctChg', 'pct_to_first'], axis=1, inplace=True)# 保存为csv文件data1.to_csv("/home/cdd/Desktop/Scraping/stocks/stock_analysis_2/stock_data1/" + "三大指数累积涨幅对比" + ".csv", index=False)if __name__ == '__main__':data_process('sh.000001上证综指2', 'sz.399001深圳成指2', 'sz.399006创业板指2')

数据展示：

下一步，数据可视化。

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