【python】python基于tushare股票数据分析可视化（源码+数据+报告）【独一无二】

【python】python基于tushare股票数据分析可视化（源码+数据+报告）【独一无二】

2024-11-05 00:50

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主要是用于使用tushare爬取股票数据并进行数据分析和可视化的Python脚本。以下是代码中导入的模块的分析：

这些导入的模块用于不同的功能，tushare用于获取股票数据，matplotlib用于数据可视化，pandas用于数据处理和分析，而glob和os用于文件操作。

以下是获取数据的主要步骤和代码分析：

设置 token

获取股票数据

使用pro.daily()方法获取每只股票的日交易数据，并保存为CSV文件

通过设置token建立与tushare的连接，确保可以使用tushare的API。
使用的方法创建了一个对象，用于获取股票数据。

通过方法获取了每只股票（使用不同的参数）的日交易数据。

获取的数据被保存为CSV文件，文件名对应不同的股票代码，例如’600665.SH.csv’，‘600208.SH.csv’，‘600162.SH.csv’。

这样，通过调用提供的API和设置的token，可以获取股票的日交易数据并将其保存为CSV文件以供后续分析和可视化。

通过代码，首先查看了股票数据集的一些基本信息。行索引：展示数据集的行索引，即数据的序号。数据集情况：显示了数据集的前几行数据，以便了解数据的结构和内容。数据类型：展示了每个列的数据类型，有助于了解数据的特征。

数据集描述统计信息：提供了数据的统计摘要，包括均值、标准差、最小值、最大值等。各字段空缺的个数：统计了每个字段中缺失值的数量，有助于识别数据质量问题。

数据的特征工程。增加 “DayHL” 列，表示日最高价和最低价之间的差值

将修改后的数据保存到 new_merged.csv 文件中

展示了三支不同股票的最高价格。每个柱子代表一支股票，横坐标是股票代码，纵坐标是最高价。通过比较柱子的高度，可以看出这三支股票中哪支的最高价最高。这有助于比较不同股票的价格表现。