Python抓取數(shù)據(jù)到可視化全流程的實現(xiàn)過程
1、爬取目標(biāo)網(wǎng)站:業(yè)績預(yù)告_數(shù)據(jù)中心_同花順財經(jīng)
(ps:headers不會設(shè)置的可以看這篇:Python 用requests.get獲取網(wǎng)頁內(nèi)容為空 ’ ’)
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import re import requests##把各種可能用到的包提前導(dǎo)好 headers={ ? ?'Accept': 'text/html,*/*; q=0.01', ? ? 'hexin-v': 'A2C11EVPFXAhNKl0PUpM6xp8MWU2aUUO5k-YOdpwLngMrQpTgnkUwzZdaMMp', ? ? 'Referer': 'http://data.10jqka.com.cn/financial/yjyg/', ? ?'Cookie':'對應(yīng)填寫', ? ? 'User-Agent':'對應(yīng)填寫' } url="http://data.10jqka.com.cn/ajax/yjyg/date/2021-12-31/board/ALL/field/enddate/order/desc/page/{}/ajax/1/free/1/" result = '' ? for i in range(1,5):? ? ? result += requests.get(url.format(i), headers=headers).text result
爬取成功,檢查數(shù)據(jù):
2、獲取序號、股票代碼、等你所需要的信息
index = re.findall('<td>(.*)</td>',result) index
148條數(shù)據(jù)符合預(yù)期,繼續(xù)查看股票代碼(這里使用正則表達(dá)式查詢,可以看這篇里邊對正則表達(dá)式進(jìn)行了講解:正則表達(dá)式+常用示例)
stock_code = re.findall('class="stockCode">(.*)</a>',result) print(stock_code)
3、組成DataFrame
data = pd.DataFrame({ ? ? "stock_code":stock_code, ? ? "stock_name":stock_name, ? ? "performance":performance, ? ? "summary":summary }, index=index) ? data
組合成功
4、處理數(shù)據(jù)
使用正則篩選出凈利潤和增長幅度
data['start_profit'] = data['summary'].str.extract('(-{0,1}\d{0,10}\.{0,1}\d{0,10})萬元') data['end_profit'] = data['summary'].str.extract('至(-{0,1}\d{0,10}\.{0,1}\d{0,10})萬元') data["start_range"] = data['summary'].str.extract('(\d{0,5}\.{0,1}\d{0,5})%') + "%" data["end_range"] = data['summary'].str.extract('至(\d{0,5}\.{0,1}\d{0,5})%') + "%" data.head()
判斷盈利情況:
?def if_profit(x): ? ? if x in ['業(yè)績預(yù)降', '業(yè)績大幅上升', '業(yè)績大幅下降', '業(yè)績預(yù)盈', '業(yè)績預(yù)增', '預(yù)計扭虧']: ? ? ? ? return 1 ? ? if x in ['預(yù)計減虧', '不確定','業(yè)績預(yù)虧', '預(yù)計增虧', '預(yù)計續(xù)虧']: ? ? ? ? return -1 ? ? return 0 data['is_profit'] = data.apply(lambda x : if_profit(x["performance"]),axis=1) data.head() ##計算盈利多少 yingli = (data['is_profit'] == 1).sum() yingli ##虧損多少 kuisun = (data['is_profit'] == -1).sum() kuisun
通過繪制餅圖實現(xiàn)可視化:
plt.pie([yingli,kuisun], labels=['盈利','虧損'], autopct='%.2f%%') font={ ? ? "family":"kaiti", ? ? "size":"15" } plt.rc("font",**font) plt.title('148家公司盈利和虧損情況占比') plt.show()
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