教你用Python查看茅台股票交易数据的详细代码

我突然很好奇，你说那些什么18几年的茅台真的是18几年就开始酿的吗？还有就是一个月要卖那么多，货是怎么供过来的？最后就是，一瓶那么贵，那一个月赚多少？好多的疑问啊，就用Python揭开神秘的面纱吧。

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。

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。

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。

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 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。

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！

终于到周末了，疫情很严重，各位家人们就不要乱跑啦，保护好自己哟。到此这篇关于教你用Python查看茅台股票交易数据的文章就介绍到这了,更多相关Python查看茅台股票交易数据内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！