Python爬取股票数据并进行数据分析

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mob64ca12da2d62 2024-04-23 06:51:30 ©著作权

文章标签 数据分析 Python 标准差 文章分类 Python 后端开发

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Python爬取股票数据并进行数据分析

股票数据的获取与分析对于投资者和数据分析师来说是非常重要的。Python作为一种强大的数据分析工具，可以帮助我们获取股票数据，并进行数据分析和可视化展示。本文将介绍如何使用Python爬取股票数据，并进行数据分析的基本流程。

爬取股票数据

在Python中，我们可以使用各种库来爬取股票数据，比如requests、BeautifulSoup、pandas等。以爬取新浪财经的股票数据为例，我们可以通过以下步骤来实现：

安装相关库：

pip install requests beautifulsoup4 pandas

编写爬取股票数据的代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

url = '

res = requests.get(url)
res.encoding = 'utf-8'
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')

data = []
for item in soup.select('.tableContent > table > tr'):
    row = [i.text.strip() for i in item.select('td')]
    data.append(row)

df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0])
print(df)

在上面的代码中，我们首先通过requests库发送HTTP请求，然后使用BeautifulSoup库解析HTML页面，最后将股票数据存储到pandas的DataFrame中。

数据分析与可视化

一旦我们获取了股票数据，就可以利用Python进行数据分析和可视化。以简单的数据分析为例，我们可以计算股票的均值、标准差等统计指标，并绘制股票价格走势图。

import matplotlib.pyplot as plt

# 计算收盘价的均值和标准差
close_price = df['收盘']
mean_price = close_price.mean()
std_price = close_price.std()

print('均值：', mean_price)
print('标准差：', std_price)

# 绘制股票价格走势图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(df.index, close_price, label='Close Price', color='b')
plt.axhline(mean_price, color='r', linestyle='--', label='Mean Price')
plt.fill_between(df.index, mean_price - std_price, mean_price + std_price, color='gray', alpha=0.3, label='Std Price')
plt.legend()
plt.title('Stock Price Analysis')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price')
plt.grid(True)
plt.show()

通过上面的代码，我们可以对股票数据进行简单的统计分析，并通过绘图展示股票价格的走势、均值和标准差。