python如何实现股票历史数据可视化示例

这篇文章主要介绍python如何实现股票历史数据可视化示例，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

投资有风险，选择需谨慎。 股票交易数据分析可直观股市走向，对于如何把握股票行情，快速解读股票交易数据有不可替代的作用！

1 数据预处理

1.1 股票历史数据csv文件读取

import pandas as pdimport csv

df = pd.read_csv("/home/kesci/input/maotai4154/maotai.csv")

1.2 关键数据——在csv文件中选择性提取“列”

df_high_low = df[['date','high','low']]

1.3 数据类型转换

df_high_low_array = np.array(df_high_low)df_high_low_list =df_high_low_array.tolist()

1.4 数据按列提取并累加性存入列表

price_dates, heigh_prices, low_prices = [], [], []for content in zip(df_high_low_list):    price_date = content[0][0]    heigh_price = content[0][1]    low_price = content[0][2]    price_dates.append(price_date)    heigh_prices.append(heigh_price)    low_prices.append(low_price)

2 pyecharts实现数据可视化

2.1 导入库

import pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Line

2.2 初始化画布

Line(init_opts=opts.InitOpts(width="1200px", height="600px"))

2.3 根据需要传入关键性数据并画图

.add_yaxis(        series_name="最低价",        y_axis=low_prices,        markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(            data=[opts.MarkPointItem(value=-2, name="周最低", x=1, y=-1.5)]        ),        markline_opts=opts.MarkLineOpts(            data=[                opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值"),                opts.MarkLineItem(symbol="none", x="90%", y="max"),                opts.MarkLineItem(symbol="circle", type_="max", name="最高点"),            ]        ),    )

tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis"),toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True),xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="cateGory", boundary_gap=True)

2.4 将生成的文件形成html代码并下载

.render("HTML名字填这里.html")

2.5 完整代码展示

import pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Line (    Line(init_opts=opts.InitOpts(width="1200px", height="600px"))    .add_xaxis(xaxis_data=price_dates)    .add_yaxis(        series_name="最高价",        y_axis=heigh_prices,        markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(            data=[                opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值"),                opts.MarkPointItem(type_="min", name="最小值"),            ]        ),        markline_opts=opts.MarkLineOpts(            data=[opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值")]        ),    )    .add_yaxis(        series_name="最低价",        y_axis=low_prices,        markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(            data=[opts.MarkPointItem(value=-2, name="周最低", x=1, y=-1.5)]        ),        markline_opts=opts.MarkLineOpts(            data=[                opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值"),                opts.MarkLineItem(symbol="none", x="90%", y="max"),                opts.MarkLineItem(symbol="circle", type_="max", name="最高点"),            ]        ),    )    .set_global_opts(        title_opts=opts.TitleOpts(title="茅台股票历史数据可视化", subtitle="日期、最高价、最低价可视化"),        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis"),        toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True),        xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category", boundary_gap=True),    )    .render("everyDayPrice_change_line_chart2.html"))

3 结果展示

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