这期内容当中小编将会给大家带来有关Python中怎么实现可视化数据，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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爬虫代码
请求网页
import requests url = 'https://xueqiu.com/service/v5/stock/screener/quote/list' response = requests.get(url=url, params=params, headers=headers, cookies=cookies) html_data = response.json() #想要完整代码的同学请关注微信公众号：松鼠爱吃饼干 #发送信息‘股票’即可获取
解析数据
data_list = html_data['data']['list']
for i in data_list:
dit = {}
dit['股票代码'] = i['symbol']
dit['股票名字'] = i['name']
dit['当前价'] = i['current']
dit['涨跌额'] = i['chg']
dit['涨跌幅/%'] = i['percent']
dit['年初至今/%'] = i['current_year_percent']
dit['成交量'] = i['volume']
dit['成交额'] = i['amount']
dit['换手率/%'] = i['turnover_rate']
dit['市盈率TTM'] = i['pe_ttm']
dit['股息率/%'] = i['dividend_yield']
dit['市值'] = i['market_capital']
print(dit)保存数据
import csv
f = open('股票数据.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', newline='')
csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['股票代码', '股票名字', '当前价', '涨跌额', '涨跌幅/%', '年初至今/%', '成交量', '成交额', '换手率/%', '市盈率TTM', '股息率/%', '市值'])
csv_writer.writeheader()
csv_writer.writerow(dit)
f.close()
数据分析代码
c = (
Bar()
.add_xaxis(list(df2['股票名称'].values))
.add_yaxis("股票成交量情况", list(df2['成交量'].values))
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="成交量图表 - Volume chart"),
datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(),
)
.render("data.html")
)
上述就是小编为大家分享的Python中怎么实现可视化数据了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。
