Python实战：获取并可视化贵州茅台股票历史交易数据
本文介绍如何使用Python获取并可视化贵州茅台股票的历史交易数据。通过网易财经下载CSV格式数据，利用Pandas进行时间范围筛选与排序，并结合Matplotlib库绘制成交量折线图及OHLC（开高低收）多线图表，直观展示股票交易趋势。
Python获取茅台股票数据背景
茅台酒的酿造年份是否如‘18年’字样所示？其庞大的月销量如何保障供应？高单价背后的月度利润几何？这些疑问可通过Python技术揭开面纱。
数据下载与CSV格式说明
图1展示了网易财经提供的贵州茅台股票历史交易数据界面。
点击‘下载数据’超链接，将弹出如图2所示的对话框。选择所需参数后点击‘下载’按钮，即可获取CSV格式的数据文件。
CSV（Comma-Separated Values，逗号分隔值）是一种以逗号分隔数据项（字段）的数据交换格式，广泛应用于电子表格与数据库间的数据交互。
提示：CSV为纯文本文件，可使用记事本等编辑器打开（如图2-5），也可用Excel打开（如图2-6）。需注意，将Excel表格另存为CSV可能导致格式丢失，例如文本型数据‘0001’在Excel中打开可能显示为数字1。在Windows平台下，若需通过Excel正确打开CSV且避免乱码，应确保文件保存为GBK字符集。
使用Python绘制股票成交量折线图
上述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 plt
import 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()代码逻辑解释如下。
• 第①行代码指定时间范围查询数据，并按‘Date’字段进行排序。
• 第②行代码调用plt.plot函数绘制折线图，其中df2[‘Date’]作为x轴数据，df2[‘Volume’]作为y轴数据。
绘制OHLC多线图表
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 plt
import 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') ①
plt.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()代码逻辑解释如下。
第①行和第②行代码分别绘制了4条折线，label参数用于定义图例中显示的折线标签名称。
至此，我们即可直观地查看茅台股票一个月内的历史交易数据走势。
周末疫情严峻，请大家减少外出，做好防护。本文关于Python查看茅台股票交易数据的介绍到此结束，更多相关内容请查阅本站往期文章或继续浏览后续文章，感谢支持。
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