手把手教你如何获取股票数据和可视化

本文作者：方  言 ，中南财经政法大学金融学院

本文编辑：杨婉清

技术总编：王子一

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最近在之前的推文《利用tushare获取股票数据》中，我们介绍了tushare的安装、如何获取股票交易的数据，以及介绍tushare的用法并实现数据的可视化，那么今天我们就利用获取的交易数据做分析并进行展示~

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获取股票交易数据

通过调用tushare获取股票时间序列数据

首先，初始化接口

import tushare as tsts.set_token('Your Token') pro = ts.pro_api()

接着，获取深交所代码000001和000002的股票日交易数据：

df_000001 = pro.daily(ts_code='000001.SZ')df_000002 = pro.daily(ts_code='000002.SZ')

查看数据情况：

df_000001

将股票数据分别存储至表格的不同sheet中：

import pandas as pdimport os

os.chdir(r'D:\tushare')datafile ='RawData.xlsx'with pd.ExcelWriter(datafile) as writer: df_000001.to_excel(writer, 'sheet1',index=None) df_000002.to_excel(writer, 'sheet2',index=None)

从excel表格文档中读入数据，为分析做准备：

import pandas as pddfbak = pd.read_excel(datafile, sheet_name=0, index_col=0) #0表示第一张表，1表示第二张表ready = dfbak.copy(deep=True) #deep copy的方式复制一个新的ready

copy的目的是为了在不改变原始数据的情况下进行数据处理和分析：

ready

从展示出的数据内容来看，DataFrame中的trade_date数据显示的是一串数字，python本身并不能够正确区分其到底是一串字符还是一个日期，因此这里需要先将日期进行处理，用到的是datetime开源包:

from datetime import datetimeready['trade_date'] = ready['trade_date'].apply(lambda x: datetime.strptime(str(x), "%Y%m%d"))ready

2

对股票交易数据做价量回归

这里用到的是scikit-learn中的LinearRegression模块，有关scikit-learn的具体内容，参考官方文档（http://scikit-learn.org/stable/） ，这里需要先安装scikit-learn和matplotlib：

!pip show scikit-learn #机器学习的相关库!pip show matplotlib

调用库：

import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.linear_model import LinearRegression

由于画图需要将数据转换成列，需要对数据进行转置：

#利用模型或者画图要把数据转换成列X = ready.iloc[:, 6].values.reshape(-1, 1) # 取第六列，转换成一列XY = ready.iloc[:, 10].values.reshape(-1, 1)Ylen(Y)

调用模型并出图:

LR_Model = LinearRegression()LR_Model.fit(X, Y) # fit模型Y_Predict = LR_Model.predict(X) # 预测模型plt.scatter(X, Y) # 真实数据的散点图plt.plot(X, Y_Predict, color='red') # 预测数据的回归图picpath_huigui = 'huigui.png'plt.savefig(picpath_huigui) #保存图片

股票收盘价折线图:

plt.plot(ready['trade_date'], ready['close'])picpath_zhexian ='zhexian.png'plt.savefig(picpath_zhexian) #保存图片

分析图片回插至excel表格文档:

!pip show xlsxwriter #专门写excel后缀名为xlsx的库

with pd.ExcelWriter('pic4share.xlsx', engine='xlsxwriter') as writer: dfbak.to_excel(writer, sheet_name='sheet1',index=None) workbook = writer.book #获取工作簿 worksheet = writer.sheets['sheet1'] #获取sheet1工作表 worksheet.insert_image('M2', picpath_zhexian) #将刚生成的两张图输出到excel指定的位置 worksheet.insert_image('M25', picpath_huigui)

为了更高效便捷的操作，我们可以借助函数，根据输入的股票代码自动生成包含数据和分析图表的excel表格文档，这样就可以避免一步一步的重复上述的程序，并且结合函数，能够通过灵活的调整参数来处理和生成文档:  

import pandas as pdimport tushare as ts # 引入专用库import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom datetime import datetime

def getsharedata(sharecodelst): """ 获取股票数据并自动生成图表写入excel表格文档 """ targetsharedatafile = 'pic4share.xlsx' writer = pd.ExcelWriter(targetsharedatafile, engine='xlsxwriter') LR_Model = LinearRegression() for sharecode in sharecodelst: print(sharecode) dfbak = pro.daily(ts_code=sharecode) dfcurrent = dfbak.copy(deep=True) dfcurrent['trade_date'] = dfcurrent['trade_date'].apply(lambda x: datetime.strptime(str(x), "%Y%m%d")) X = dfcurrent.iloc[:, 6].values.reshape(-1, 1) # 转置 Y = dfcurrent.iloc[:, 10].values.reshape(-1, 1) LR_Model.fit(X, Y) # fit模型 Y_Predict = LR_Model.predict(X) # 预测模型 plt.scatter(X, Y) # 真实数据的散点图 plt.plot(X, Y_Predict, color='red') # 预测数据的回归图 picpath_huigui = f'huigui_{sharecode}.png' plt.savefig(picpath_huigui) plt.close() plt.plot(dfcurrent['trade_date'], dfcurrent['close']) picpath_zhexian =f'zhexian_{sharecode}.png' plt.savefig(picpath_zhexian) plt.close()
dfbak.to_excel(writer,sheet_name=sharecode,index=None) worksheet = writer.sheets[sharecode] worksheet.insert_image('M5', picpath_zhexian) worksheet.insert_image('M25', picpath_huigui)
writer.close() print(targetsharedatafile) return targetsharedatafile

输入我们想要分析的股票代码就能够输出到xlsx文件中，这样就能够直接查看我们关心的股票的数据和趋势：

inputsharelst = ['000001.SZ', '000002.SZ', '000089.SZ']getsharedata(inputsharelst)

这里就能够直接实现数据和趋势的一致性输出：

以上就是今天所有的内容了，喜欢的小伙伴们赶紧点赞关注收藏吧~

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