如何实现Python抓取数据到可视化全流程的实现

本篇文章为大家展示了如何实现Python抓取数据到可视化全流程的实现，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

1、爬取目标网站：业绩预告_数据中心_同花顺财经

（ps:headers不会设置的可以看这篇：Python 用requests.get获取网页内容为空 ’ ’）

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport reimport requests##把各种可能用到的包提前导好headers={   'Accept': 'text/html,*/*; q=0.01',    'hexin-v': 'A2C11EVPFXAhNKl0PUpM6xp8MWU2aUUO5k-YOdpwLngMrQpTgnkUwzZdaMMp',    'Referer': 'http://data.10jqka.com.cn/financial/yjyg/',   'Cookie':'对应填写',    'User-Agent':'对应填写'}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).textresult

爬取成功，检查数据：

2、获取序号、股票代码、等你所需要的信息

index = re.findall('(.*)',result)index

148条数据符合预期，继续查看股票代码（这里使用正则表达式查询，可以看这篇里边对正则表达式进行了讲解：正则表达式+常用示例）

stock_code = re.findall('class="stockCode">(.*)',result)print(stock_code)

3、组成DataFrame

data = pd.DataFrame({    "stock_code":stock_code,    "stock_name":stock_name,    "performance":performance,    "summary":summary}, index=index) data

组合成功

4、处理数据

使用正则筛选出净利润和增长幅度

data['start_profit'] = data['summary'].str.extract('(-{0,1}\d{0,10}\.{0,1}\d{0,10})万元')data['end_profit'] = data['summary'].str.extract('至(-{0,1}\d{0,10}\.{0,1}\d{0,10})万元')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()

判断盈利情况：

 def if_profit(x):    if x in ['业绩预降', '业绩大幅上升', '业绩大幅下降', '业绩预盈', '业绩预增', '预计扭亏']:        return 1    if x in ['预计减亏', '不确定','业绩预亏', '预计增亏', '预计续亏']:        return -1    return 0data['is_profit'] = data.apply(lambda x : if_profit(x["performance"]),axis=1)data.head()##计算盈利多少yingli = (data['is_profit'] == 1).sum()yingli##亏损多少kuisun = (data['is_profit'] == -1).sum()kuisun

通过绘制饼图实现可视化：

plt.pie([yingli,kuisun], labels=['盈利','亏损'], autopct='%.2f%%')font={    "family":"kaiti",    "size":"15"}plt.rc("font",**font)plt.title('148家公司盈利和亏损情况占比')plt.show()

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