手把手教你如何获取股票数据和可视化

Stata&Python云端课程来啦！

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最近在之前的推文《利用tushare获取股票数据》中，我们介绍了tushare的安装、如何获取股票交易的数据，以及介绍tushare的用法并实现数据的可视化，那么今天我们就利用获取的交易数据做分析并进行展示~

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获取股票交易数据

通过调用tushare获取股票时间序列数据

首先，初始化接口

接着，获取深交所代码000001和000002的股票日交易数据：

查看数据情况：

将股票数据分别存储至表格的不同sheet中：

从excel表格文档中读入数据，为分析做准备：

copy的目的是为了在不改变原始数据的情况下进行数据处理和分析：

从展示出的数据内容来看，DataFrame中的trade_date数据显示的是一串数字，python本身并不能够正确区分其到底是一串字符还是一个日期，因此这里需要先将日期进行处理，用到的是datetime开源包:

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对股票交易数据做价量回归

这里用到的是scikit-learn中的LinearRegression模块，有关scikit-learn的具体内容，参考官方文档（http://scikit-learn.org/stable/） ，这里需要先安装scikit-learn和matplotlib：

调用库：

由于画图需要将数据转换成列，需要对数据进行转置：

调用模型并出图:

股票收盘价折线图:

分析图片回插至excel表格文档:

为了更高效便捷的操作，我们可以借助函数，根据输入的股票代码自动生成包含数据和分析图表的excel表格文档，这样就可以避免一步一步的重复上述的程序，并且结合函数，能够通过灵活的调整参数来处理和生成文档:  

输入我们想要分析的股票代码就能够输出到xlsx文件中，这样就能够直接查看我们关心的股票的数据和趋势：

这里就能够直接实现数据和趋势的一致性输出：

以上就是今天所有的内容了，喜欢的小伙伴们赶紧点赞关注收藏吧~

最后，我们为大家揭秘雪球网(https://xueqiu.com/)最新所展示的沪深证券和港股关注人数增长Top10

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