Python抓取數(shù)據(jù)到可視化全流程的實(shí)現(xiàn)過(guò)程

更新時(shí)間：2022年01月26日 09:05:09 作者：你隔壁的小王

這篇文章主要介紹了Python抓取數(shù)據(jù)到可視化全流程的實(shí)現(xiàn)過(guò)程，

1、爬取目標(biāo)網(wǎng)站：業(yè)績(jī)預(yù)告_數(shù)據(jù)中心_同花順財(cái)經(jīng)

（ps:headers不會(huì)設(shè)置的可以看這篇：Python 用requests.get獲取網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容為空 ’ ’）

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import re
import requests##把各種可能用到的包提前導(dǎo)好
headers={
? ?'Accept': 'text/html,*/*; q=0.01',
? ? 'hexin-v': 'A2C11EVPFXAhNKl0PUpM6xp8MWU2aUUO5k-YOdpwLngMrQpTgnkUwzZdaMMp',
? ? 'Referer': 'http://data.10jqka.com.cn/financial/yjyg/',
? ?'Cookie':'對(duì)應(yīng)填寫(xiě)',
? ? 'User-Agent':'對(duì)應(yīng)填寫(xiě)'
}
url="http://data.10jqka.com.cn/ajax/yjyg/date/2021-12-31/board/ALL/field/enddate/order/desc/page/{}/ajax/1/free/1/"
result = ''
?
for i in range(1,5):?
? ? result += requests.get(url.format(i), headers=headers).text
result

爬取成功，檢查數(shù)據(jù)：

2、獲取序號(hào)、股票代碼、等你所需要的信息

index = re.findall('<td>(.*)</td>',result)
index

148條數(shù)據(jù)符合預(yù)期，繼續(xù)查看股票代碼（這里使用正則表達(dá)式查詢，可以看這篇里邊對(duì)正則表達(dá)式進(jìn)行了講解：正則表達(dá)式+常用示例）

stock_code = re.findall('class="stockCode">(.*)</a>',result)
print(stock_code)

3、組成DataFrame

data = pd.DataFrame({
? ? "stock_code":stock_code,
? ? "stock_name":stock_name,
? ? "performance":performance,
? ? "summary":summary
}, index=index)
?
data

組合成功

4、處理數(shù)據(jù)

使用正則篩選出凈利潤(rùn)和增長(zhǎng)幅度

data['start_profit'] = data['summary'].str.extract('(-{0,1}\d{0,10}\.{0,1}\d{0,10})萬(wàn)元')
data['end_profit'] = data['summary'].str.extract('至(-{0,1}\d{0,10}\.{0,1}\d{0,10})萬(wàn)元')
data["start_range"] = data['summary'].str.extract('(\d{0,5}\.{0,1}\d{0,5})%') + "%"
data["end_range"] = data['summary'].str.extract('至(\d{0,5}\.{0,1}\d{0,5})%') + "%"
data.head()

判斷盈利情況：

?def if_profit(x):
? ? if x in ['業(yè)績(jī)預(yù)降', '業(yè)績(jī)大幅上升', '業(yè)績(jī)大幅下降', '業(yè)績(jī)預(yù)盈', '業(yè)績(jī)預(yù)增', '預(yù)計(jì)扭虧']:
? ? ? ? return 1
? ? if x in ['預(yù)計(jì)減虧', '不確定','業(yè)績(jī)預(yù)虧', '預(yù)計(jì)增虧', '預(yù)計(jì)續(xù)虧']:
? ? ? ? return -1
? ? return 0
data['is_profit'] = data.apply(lambda x : if_profit(x["performance"]),axis=1)
data.head()
##計(jì)算盈利多少
yingli = (data['is_profit'] == 1).sum()
yingli
##虧損多少
kuisun = (data['is_profit'] == -1).sum()
kuisun

通過(guò)繪制餅圖實(shí)現(xiàn)可視化：

plt.pie([yingli,kuisun], labels=['盈利','虧損'], autopct='%.2f%%')
font={
? ? "family":"kaiti",
? ? "size":"15"
}
plt.rc("font",**font)
plt.title('148家公司盈利和虧損情況占比')
plt.show()

到此這篇關(guān)于Python抓取數(shù)據(jù)到可視化全流程的實(shí)現(xiàn)過(guò)程的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python抓取數(shù)據(jù)到可視化內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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