2021云+数：股票数据可视化
1.文件读取及数据查看; 2提取股票代号600000在2017年1月3日至2017年1月20日的收盘价格数据，并绘制股票价格走势图进行分析; 3.提取股票代号600000在2017年1月3日至2017年1月24日的交易量数据，并绘制交易量分布柱状图进行分析; 4.提取股票代号600000在2017年1月至11月的交易量统计数据，并绘制月交易量分布饼图进行分析; 5.绘制以上图形组成的3×1子图。
【答案】 1.文件读取及查看import pandas as pdimport numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data=pd.read_excel(/data/trd.xlsx',engine="openpyxl")
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print(data.columns)print(data.iloc[:5]) 2.提取股票代号600000在2017年1月3日至2017年1月20日的收盘价格数据，并绘制股票价格走势图 dt-data.loc[data[股票代码]==600000,['交易日期,收盘价'∵'交易量'
Il=dt['交易日期'].values>='2017-01-03'I2=dt['交易日期'].values<='2017-01-20'dta=dt.iloc[I1&I2,:] yl=dta['收盘价]xl=range(len(yl)) plt.figure(1) plt.plot(x1,y1) plt.xlabel(u' date '.fontproperties='SimHei') plt.ylabel(u' Closing_Price '.fontproperties='SimHei')plt.title(u' Closing_Price_State ',fontproperties='SimHei')plt.savefig('1.png')
3.．提取股票代号600000在2017年1月3日至2017年1月24日的交易量数据，并绘制交易量分布柱状图
I3=dt[交易日期'].values>='2017-01-03'I4=dt[交易日期'].values<='2017-01-24'dta=dt.iloc[13&14,:]
y2=dta['交易量]x2=range(len(y2))
plt.figure(2)plt.bar(x2,y2)
plt.xlabel(u'date ',fontproperties='SimHei')plt.ylabel(u' Volume ',fontproperties='SimHei')plt.title(u' Volume_State ',fontproperties='SimHei')plt.savefig('2.png')
4.提取股票代号600000在2017年1月至11月的交易量统计数据，并绘制月交易量分布饼 图 D=np.zeros((11))list1=list() for m in range(1l): m=m+1 if m<10: ml='2017-O'+str(m)+'-O1'm2='2017-O'+str(m)+-31'mon='0'+str(m) else: m1=2017-'+str(m)+'-O1'm2='2017-'+str(m)+-31'
mon=str(m) I1=dt['交易日期'].values>=m1I2=dt['交易日期'].values<=m2D[m-1]=dt.iloc[I1&I2,[2]].sum([0]list1.append(mon) plt.figure(3) plt.pie(D,labels=list1,autopct=%1.2f%%')#保留小数点后两位plt.title(u'Month_Volume_State',fontproperties='SimHei') plt.savefig('3.png') 5．绘制以上图形组成的3×1子图plt.figure(4) plt.figure(figsize=(14,6))plt.subplot(1,3,1) plt.plot(x1,y1) plt.xlabel(u' date ',fontproperties='SimHei') plt.ylabel(u' Closing_Price '.,fontproperties='SimHei')plt.title(u' Closing_Price_State '.,fontproperties='SimHei')plt.subplot(1,3,2) pit.bar(x2,y2) plt.xlabel(u' date ',fontproperties='SimHei')plt.ylabel(u' Volume '.fontproperties='SimHei')plt.title(u' Volume _State ',fontproperties='SimHei')plt.subplot(1,3,3) plt.pie(D,labels=list1,autopct=%1.2f%%')#保留小数点后两位plt.title(u'Month_Volume_State ',fontproperties='SimHei') plt.savefig('4.png')
