python爬取股票最新數據並用excel繪制樹狀圖的示例

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大傢好，最近大A的白馬股們簡直 跌媽不認，作為重倉瞭抱團白馬股基金的養雞少年，每日那是一個以淚洗面啊。

不過從金融界最近一個交易日的大盤雲圖來看，其實很多中小股還是紅色滴，綠的都是白馬股們。

以下截圖來自金融界網站-大盤雲圖：

那麼，今天我們試著用python爬取最近交易日的股票數據，並試著用excel簡單繪制以下上面這個樹狀圖。本文旨在拋磚引玉，吼吼。

1. python爬取網易財經不同板塊股票數據

目標網址：

http://quotes.money.163.com/old/#query=hy010000&DataType=HS_RANK&sort=PERCENT&order=desc&count=24&page=0

由於這個爬蟲部分比較簡單，這裡不做過多贅述，僅介紹一下思路並附上完整代碼供大傢參考。

爬蟲思路：

  1. 請求目標網站數據，解析出主要行業（新）的數據：行業板塊名稱及對應id（如金融，hy010000）
  2. 根據行業板塊對應id構造新的行業股票數據網頁
  3. 由於翻頁網址不變，按照《》的裡的套路找到股票列表數據的真實地址
  4. 代入參數，獲取全部頁數，然後翻頁爬取全部數據

爬蟲代碼：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created Feb 28 10:30:56 2021

@author: 可以叫我才哥
"""

import requests
import re
import pandas as pd

# 獲取全部板塊及板塊id
url = 'http://quotes.money.163.com/old/#query=hy001000&DataType=HS_RANK&sort=PERCENT&order=desc&count=24&page=0'

r = requests.get(url)

html = r.text
# 替換非字符為空，便於下面的正則
html = re.sub('\s','',html)
# 正則獲取 板塊及id所在區域
labelHtml = re.findall(r'</span>主要行業\(新\)</a>(.*?)</span>證監會行業\(新\)',html)[0]
# 正則板塊和id，結果為由元組組成的列表
label = re.findall(r'"qid="(hy.*?)"qquery=.*?"title="(.*?)">',labelHtml)
# 轉化為dataframe類型
dfLabel = pd.DataFrame(label,columns=['id','板塊'])

# 根據板塊id和翻頁獲取頁面數據（json格式）
def get_json(hy_id, page):
 query = 'PLATE_IDS:' + str(hy_id)
 params={
  'host': 'http://quotes.money.163.com/hs/service/diyrank.php',
  'page': page,
  'query': query,
  'fields': 'NO,SYMBOL,NAME,PRICE,PERCENT,UPDOWN,FIVE_MINUTE,OPEN,YESTCLOSE,HIGH,LOW,VOLUME,TURNOVER,HS,LB,WB,ZF,PE,MCAP,TCAP,MFSUM,MFRATIO.MFRATIO2,MFRATIO.MFRATIO10,SNAME,CODE,ANNOUNMT,UVSNEWS', #你可以不用這麼多字段
  'sort': 'PERCENT',
  'order': 'desc',
  'count': '24',
  'type': 'query',
  }
 url = 'http://quotes.money.163.com/hs/service/diyrank.php?'
 r = requests.get(url,params=params)
 j = r.json()
 
 return j

# 空列表用於存取每頁數據
dfs = []
# 遍歷全部板塊
for hy_id,板塊 in dfLabel.values:
 # 獲取頁數
 j = get_json(hy_id, 0)
 pages = j['pagecount']
 
 for page in range(pages):
  j = get_json(hy_id, page)
  data = j['list']
  df = pd.DataFrame(data)
  df['板塊'] = 板塊
  dfs.append(df)
 print(f'已爬取{len(dfs)}個板塊數據')

result = pd.concat(dfs)

2. excel樹狀圖

excel樹狀圖是在office2016級之後版本中新加的圖表類型，想要繪制需要基於此版本及之後的版本哦。

2.1. 簡單的樹狀圖

簡單的樹狀圖繪制流程：框選數據—>插入—>圖表—>選中樹狀圖 即可。

以下圖為例，在樹狀圖中，每個色塊代表一個省份，色塊面積大小則由其GDO值大小決定。

2.2. 帶有增長率的樹狀圖

我們發現，在基礎的樹狀圖中，色塊顏色除瞭區別色塊之外並沒有其他特殊含義。拿GDP來說，除瞭值之外我們一般也會去看其增長率，那麼是否可以讓色塊顏色和增長率有關聯呢？

下面我們試著探究一下，如果成功的話，那麼金融界的大盤雲圖似乎也可以用excel樹狀圖來進行繪制瞭不是！

思路：

  1. 我們希望色塊顏色能代表增長率，比如紅色是上漲，綠色是下降且顏色越深代表絕對值越大
  2. 再對每個色塊進行對應的顏色填充即可

由於 樹狀圖頂多支持多級，色塊顏色也隻能手動單一填充，怎麼辦呢？既然手動可以，那麼其實就可以用VBA自動化這個過程咯。

2.3.1. 增長率配色

基於思路1，我們需要對增長率進行配色，最簡單的就是用條件格式裡的色階。

框選增長率數據—>開始—>條件格式—>色階（選中那個讓值越大顏色越紅的，由於這裡有負增長率，所以選瞭帶紅綠的）：

為瞭更好的展示區分正負增長率，我們在設置完色階後再進行管理規則：

  • 我們將中間值設為數字0，這樣負增長率就是綠色，正增長率就是紅色；
  • 我們將最大值設置為百分點值80，也就是增長率前80%的值都是最紅的。

最終配色效果：

2.3.2. VBA填充色塊顏色

先看效果：

湖北因為收到疫情影響最大，有接近小半年屬於封省狀態，全年增長率為負數。

由於條件格式下單元格顏色是不固定的無法通過vba獲取，我們需要將顏色賦值到新的一列中去，需要用到如下操作：

**選中增長率數據復制，然後點擊剪切板最右下角會出現剪貼板，再鼠標左鍵選擇需要粘貼的地方如E2，點擊剪貼板中需要粘貼的數據即可。**這個時候，被粘貼的單元格區域的顏色就是固定的瞭，你可以選擇刪除數據隻留顏色部分。

VBA思路：

激活需要操作的圖表（Activate）

遍歷全部的系列和數據點（ActiveChart.FullSeriesCollection(1).Points.Count）

從第一個數據點開始，獲取對應增長率單元格顏色（ActiveSheet.Range(“E” & i + 1).Interior.Color）

將單元格賦值給該數據點（Selection.Format.Fill.ForeColor.RGB）

VBA代碼：

Sub My_Color()
   
 ActiveSheet.ChartObjects("圖表 1").Activate
 '遍歷全部的數據點
 For i = 1 To ActiveChart.FullSeriesCollection(1).Points.Count
  '選中數據點
  ActiveChart.FullSeriesCollection(1).Points(i).Select
  '獲取單元格顏色
  MyColor = ActiveSheet.Range("E" & i + 1).Interior.Color
  '將單元格顏色賦值給對應數據點填充色
  Selection.Format.Fill.ForeColor.RGB = MyColor
 Next

End Sub

執行腳本過程如下：

好瞭，以上就是本次全部內容，大傢可以試著爬取股票數據，然後試著繪制一下。

溫馨提示：接近小5000股票數據，vba填充色塊顏色會卡死，不建議全選操作。

以上就是python爬取股票最新數據並用excel繪制樹狀圖的示例的詳細內容，更多關於python 爬取股票數據並繪圖的資料請關註WalkonNet其它相關文章！

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