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Python金融应用之利用Pyecharts做动态图

西瓜财经资讯 • 3 年前 • 605 次点击  

NO.151

2020.07.06

工欲善其事,必先利其器


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  - 前言 -  


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今天,小咖来讲讲Pyecharts这一强大的数据可视化工具,其可将python与echarts结合,最终将得到动态且美观的图表。(用html打开即为动态)

资料来源:西瓜财经资讯

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  - 利用python的Pyecharts作图 -  


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为了实现以上功能需要进行以下完整步骤:


第一步:安装各种包

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第二步:从wind的python接口导入申万行业涨跌幅数据


(1)首次使用Python的wind接口时,需要进行如下操作:wind客户端——量化——修复插件——修复Python接口。


(2)在导入“包”时已经导入了Windpy,并设置为w,之后的语句直接使用w即可。


(3)语句需要以w.start() 开始,否则所有与wind相关的程序都无法运行,但只要运行一次后不用重复运行。


(4)通过w.wss函数,提取申万行业2020年初至今以及2019年同时段申万一级行业涨跌幅。

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(5)利用merge对两个dateframe进行合并操作,利用sort对2020年的涨跌幅进行升序,然后对行业列进行拆分以剔除(申万)字段,并通过round对数据保留两位小数。

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第三步:作图


(1)先安装pyecharts:

pip install pyecharts


(2)pyecharts主要语句有:

——add():主要方法,用于添加图表的数据和设置各种配置项

——print_echarts_options():打印输出图表的所有配置项

——render():默认将会在根目录下生成一个 render.html 的文件,支持path参数,设置文件保存位置,如 render(r"e:\my_first_chart.html"),文件用浏览器打开


(3)设置标题栏的属性:一般在实例化(初始化)类型时设置,如bar = Bar(“大标题”,“副标题”,其他)

——title_color = “颜色”:标题颜色,可以是‘red'或者‘#0000'

——title_pos = ‘位置':标题位置,如‘center',‘left'···

——width = 1200:图表的宽

——height = 800:图表的高

——background_color = "颜色":图表的背景色


(4)设置标签栏的属性:如bar.add(“标签名”,X值,Y值,其他属性)

——mark_line=["average"]:标出平均线

——mark_point['max', 'min', 'average']:标出最大最小和平均值的点

——legend_pos=‘left':标签的位置

——is_label_show=True:显示每个点的值

——is_datazoom_show=True:实现移动控制x轴的数量

——is_convert = True:x,y轴是否调换


(5)首先做柱状图,语句可见上解释。

资料来源:西瓜财经资讯

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(6)然后做散点图,语句可见上解释。

资料来源:西瓜财经资讯


  - 后言 -  


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撰稿人:安静的金融美女子


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