手把手教你用Python直观查看贵州茅台股票交易数据

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如图1所示是网易财经展示的贵州茅台股票的历史交易数据。

图1

单击“下载数据”超链接，会弹出如图2所示的对话框，选择完成后单击“下载”按钮就可以下载数据了，所下载的数据是CSV格式。

图2

CSV（Comma-Separated Values）是以逗号分隔数据项（也被称为字段）的数据交换格式，主要应用于电子表格和数据库之间的数据交换。

提示：CSV 是文本文件，可以使用记事本等文本编辑器打开，如图2-5所示，还可以使用Excel打开，如图2-6所示。另外，可以将Excel中的电子表格另存为CSV文件，但这可能会导致数据格式丢失，例如CSV文件中的"0001"数据使用Excel打开会变为1。在Windows平台上，默认的字符集是GBK，要想使用Excel打开CSV文件且不乱码，就需要将CSV文件保存为GBK字符集。

图3

该折线图的实现代码如下：

#  coding=utf-8# 代码文件：chapter6/ch6.2.6.py
import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd
plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei']    # 设置中文字体plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False   # 设置负号正常显示
plt.figure(figsize=(15, 5))
f = r'data\股票的历史交易数据.xlsx'

df = pd.read_excel(f)
df2 = df.query("Date >
    ='2021-03-01' and Date  '2021-04-01'").sort_values(by='Date')  ①
# 绘制折线plt.plot(df2['Date'], df2['Volume'])            ②
plt.title('贵州茅台股票')plt.ylabel('成交量')                      # 添加y轴标题plt.xlabel('交易日期')                    # 添加x轴标题plt.xticks(rotation=40)plt.show()

代码解释如下。

• 第①行通过指定时间段来查询数据，并按照'Date'字段排序。
• 第②行通过plt.plot函数绘制折线，其中df2['Date']是x轴数据，df2['Volume']是y轴数据。

图 4

该折线图的实现代码如下：

#  coding=utf-8# 代码文件：chapter6/ch6.2.7.py
import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd
plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei']       # 设置中文字体plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False    # 设置负号正常显示
plt.figure(figsize=(15, 5))
f = r'data\股票的历史交易数据.xlsx'
df = pd.read_excel(f)
df2 = df.query("Date >
    ='2021-03-01' and Date  '2021-04-01'").sort_values(by='Date')
plt.title('贵州茅台股票历史OHLC折线图')plt.plot(df2['Date'], df2['Open'], label='开盘价')     ①plt.plot(df2['Date'], df2['High'], label='最高价')plt.plot(df2['Date'], df2['Low'], label='最低价')plt.plot(df2['Date'], df2['Close'], label='收盘价')    ②
plt.ylabel('成交量')plt.xlabel('交易日期')plt.xticks(rotation=40)
plt.show()

代码解释如下。

第①行和第②行绘制了4个折线图，label参数用于设置在图例中显示的折线标签。

至此，我们便可以直观地看到茅台一个月内的历史股票交易数据啦！

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