Python金融应用之利用Plotnine作图（一）——简单柱状图

NO.252

2020.01.05

工欲善其事，必先利其器

- 前言 -

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今天，小咖带大家利用Python的plotnine制作简单柱状图。

R语言有一个强大的绘图工具ggplot2，而plotnine则是Python中的ggplot2。今天，小咖就带大家来学习plotnine这一工具包，并以简单的柱状图入手，最终将得到如下效果图。

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- Plotnine制作柱状图 -

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第一步：安装各种包

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安装plotnine是本文的重点。在cmd中输入pip install plotnine进行安装，如果报错则可根据报错原因从网络查询解决方案。但经过反复试验，发现报错主要源于python版本不支持plotnine的问题。因此，通过卸载spyder然后从如下网站下载最新版本spyder便可以解决。

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D

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第二步：导入数据

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（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。

（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wss函数，得到2020年申万行业年涨跌幅数据（经过对wind的探索，发现通过增加"error,"和“usedf=True”可以直接生成dateframe）。

第三步：数据处理

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（1）对数据表进行复制、拆分、删除等一系列操作。

（2）对于X轴变量为类别型的数据（本文是申万行业），在使用plotnine绘图时，系统会默认将X轴类别按照字母顺序绘制柱形。

如果单纯使用data=data.sort_values(['2020年涨跌幅'], ascending=[True])对涨跌幅数据进行排序，并不会改变X轴分类数据的类别，所以不会改变柱状图的绘制顺序。

因此，要通过如下语句控制并改变原有X轴分类数据顺讯，最终得到如下表。

data=data.sort_values(['2020年涨跌幅'], ascending=[True])

data['申万行业名称']=pd.Categorical(data['申万行业名称'],categories=data['申万行业名称'],ordered=True)

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第四步：图形制作

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（1）ggplot()。底层绘图工具，用于创建图象，传入数据来源和映射。如果在映射里面添加fill参数，可以将数据以颜色区分。

（2）geom_XX（）。设定几何图层，如柱状图，散点图，直方图，折线图等等。

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（3）geom_text。设置标签文本，同样需要添加映射。

（4）scale。度量调整，调整颜色、大小、形状等。

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(5)Labels。标签调整。

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（6）Theme。主题设定，调整图表的细节，包括图表背景颜色、网格线的间隔和颜色、中文设置、图例显示、坐标轴标签字体及角度等。注意，如果图形中有中文字符，需要加入如下语句，否则将无法显示中文。

text=element_text(family = "SimHei")

（7）coord_flip() 。加入此语句可以将纵向直方图转换为横向直方图。

注意：各图表输入信息用“+”来连接

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资料来源：

https://blog.csdn.net/weixin_42628425/article/details/89786545

- 后言 -

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后续，小咖不仅将更新市场分析观点，也将不时推出利用Excel（VBA）、python等工具提升金融分析效率的小贴士，欢迎大家关注公众号，一同讨论及分享。

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撰稿人：安静的金融美女子

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