【Python】使用pandas_datareader获取股票信息并进行可视化分析

灰太狼 2022-10-07 11:44 356阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  pandas\_datareader
 *   *  DataReader方法
     *  数据说明
 *  数据获取和分析

# pandas\_datareader #

Pandas 库提供了从财经网站获取金融数据的API接口，可作为商业交易股票数据获取的另一种方法，该在urllib3客户端库基础上实现了身份访问网站的股票。需要注意的是当前模块已经进入pandas-datareader包中。

pip install pandas_datareader

[pandas\_datareader官网][pandas_datareader]

[pandas\_datareader github][pandas_datareader github]

import pandas_datareader.data as web
    import datetime as dt
    start = dt.datetime(2021,1,1)#获取数据的时间段-起始时间
    #end = dt.datetime(2021,6,10)#获取数据的时间段-结束时间
    end = dt.date.today()#结束时间为当前时间
    stockData = web.DataReader("603927.SS", "yahoo", start, end)#股票为中科软，数据源为雅虎
    stockData.to_csv('StockData/603927.csv')

## DataReader方法 ##

import pandas_datareader.data as web
    df=web.DataReader("600797.SS", "yahoo", "2021-06-01", "2021-06-10")
    print(df)

第一个参数为股票代码或其它数据代码，国内股市采用的输入方式“股票代码”+“对应股市”，上证股票在股票代码后面加上“.SS”，深圳股票在股票代码后面加上“.SZ”。  
第二个参数是数据源，`yahoo`雅虎，`iex`IEX，`av-daily`Alpha Vantage，`naver`Naver韩国股市。  
第三、四个参数为数据的起止时间。

## 数据说明 ##

![在这里插入图片描述][20210618102830309.png]

Data：时间  
High：最高价格  
Low：最低价格  
Open：开盘价  
Close：收盘价  
Volume：成交量  
Adj Close：复权收盘价

# 数据获取和分析 #

可以在[连板网][Link 1]获取股票代码

import bs4 as bs
    import requests#python的http客户端
    import pickle#用于序列化反序列化
    import datetime as dt
    import pandas as pd
    import pandas_datareader.data as web
    from matplotlib import style
    import matplotlib.pyplot as plt
    from matplotlib.pyplot import MultipleLocator
    import os
    
    def DownloadStock():
        style.use('ggplot')
        start = dt.datetime(2018,6,10)
        end = dt.datetime(2021,6,10)
        #根据股票代码从雅虎财经读取该股票在制定时间段的股票数据
        df = web.DataReader("600797.SS", 'yahoo',start,end)
        #保存为对应的文件
        df.to_csv('StockData/{}.csv'.format("600797"))
    
    def PlotStock(data):
        plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
        x = data['Date']
        plt.plot(x, data['Close'], label='Close')
        plt.plot(x, data['Open'], label='Open')
        plt.title('2018-2021年股票')
        plt.xlabel('Date:2018-2021')
        plt.legend(loc='best')
        plt.savefig(r'StockData/01.jpg')
        plt.show()
    
    def udoPlotStock(data):
        plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
        plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号
        x = data['Date']
        plt.plot(x, (data['Close']-data['Open']))
        plt.title('2018-2021年股票')
        plt.xlabel('Date:2018-2021')
        plt.ylabel('涨跌',)
        plt.savefig(r'StockData/02.jpg')
        plt.show()
    
    if __name__ == '__main__':
        #获取三年股票数据
        albbData=DownloadStock()
        data=pd.read_csv(r'StockData/600797.csv')
        #股票交易时间序列图
        PlotStock(data)
        #股票涨跌
        udoPlotStock(data)

[pandas_datareader]: https://pandas-datareader.readthedocs.io/en/latest/
[pandas_datareader github]: https://github.com/pydata/pandas-datareader
[20210618102830309.png]: /images/20221005/c37bca630e8e443b8605f0c70a0a426c.png
[Link 1]: https://www.banban.cn/gupiao/list_sh.html