技能兴鲁试题--可视化

四、股票数据可视化,完成以下问题：
1.文件读取及数据查看；
2.提取股票代号600000在2017年1月3日至2017年1月20日的收盘价格数据，并绘制股票价格走势图进行分析;
3.提取股票代号600000在2017年1月3日至2017年1月24日的交易量数据，并绘制交易量分布柱状图进行分析;
4.提取股票代号600000在2017年1月至11月的交易量统计数据，并绘制月交易量分布饼图进行分析；
5.绘制以上图形组成的3×1子图。

1.   文件读取及查看
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data=pd.read_excel('/data/trd.xlsx',engine="openpyxl")#查看列名和数据
print(data.columns)
print(data.iloc[:5]) 2. 提取股票代号600000在2017年1月3日至2017年1月20日的收盘价格数据，并绘制股票价格走势图
dt=data.loc[data['股票代码']==600000,['交易日期','收盘价','交易量']]
I1=dt['交易日期'].values>='2017-01-03'
I2=dt['交易日期'].values<='2017-01-20'
dta=dt.iloc[I1&I2,:]
y1=dta['收盘价']
x1=range(len(y1))plt.figure(1)
plt.plot(x1,y1)
plt.xlabel(u' date ',fontproperties='SimHei')
plt.ylabel(u' Closing_Price ',fontproperties='SimHei')
plt.title(u' Closing_Price_State ',fontproperties='SimHei')
plt.savefig('1.png')3. 提取股票代号600000在2017年1月3日至2017年1月24日的交易量数据，并绘制交易量分布柱状图
I3=dt['交易日期'].values>='2017-01-03'
I4=dt['交易日期'].values<='2017-01-24'
dta=dt.iloc[I3&I4,:]
y2=dta['交易量']
x2=range(len(y2))plt.figure(2)
plt.bar(x2,y2)
plt.xlabel(u' date ',fontproperties='SimHei')
plt.ylabel(u' Volume ',fontproperties='SimHei')
plt.title(u' Volume_State ',fontproperties='SimHei')
plt.savefig('2.png')4. 提取股票代号600000在2017年1月至11月的交易量统计数据，并绘制月交易量分布饼图
D=np.zeros((11))
list1=list()
for m in range(11):m=m+1if m<10:m1='2017-0'+str(m)+'-01'm2='2017-0'+str(m)+'-31'mon='0'+str(m)else:m1='2017-'+str(m)+'-01'm2='2017-'+str(m)+'-31'mon=str(m)I1=dt['交易日期'].values>=m1I2=dt['交易日期'].values<=m2D[m-1]=dt.iloc[I1&I2,[2]].sum()[0]list1.append(mon)plt.figure(3)
plt.pie(D,labels=list1,autopct='%1.2f%%') # 保留小数点后两位
plt.title(u'Month_Volume_State',fontproperties='SimHei')
plt.savefig('3.png')5. 绘制以上图形组成的3×1子图
plt.figure(4)
plt.figure(figsize=(14,6))
plt.subplot(1,3,1)
plt.plot(x1,y1)
plt.xlabel(u' date ',fontproperties='SimHei')
plt.ylabel(u' Closing_Price ',fontproperties='SimHei')
plt.title(u' Closing_Price_State ',fontproperties='SimHei')
plt.subplot(1,3,2)
plt.bar(x2,y2)
plt.xlabel(u' date ',fontproperties='SimHei')
plt.ylabel(u' Volume ',fontproperties='SimHei')
plt.title(u' Volume_State ',fontproperties='SimHei')
plt.subplot(1,3,3)
plt.pie(D,labels=list1,autopct='%1.2f%%') # 保留小数点后两位
plt.title(u' Month_Volume_State ',fontproperties='SimHei')
plt.savefig('4.png')

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