python如何爬取基金股票最新数据并用excel绘制树状图

python如何爬取基金股票最新数据并用excel绘制树状图，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

大家好，最近大A的白马股们简直跌妈不认，作为重仓了抱团白马股基金的养鸡少年，每日那是一个以泪洗面啊。

跌妈不认

不过从金融界最近一个交易日的大盘云图来看，其实很多中小股还是红色滴，绿的都是白马股们。

那么，今天我们试着用python爬取最近交易日的股票数据，并试着用excel简单绘制上面这个树状图。

• 爬取网易财经各板块股票数据

• excel树状图

• 简单的树状图

• 带有增长率的树状图

一、爬取网易财经各板块股票数据

目标网址：

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

网易财经-行情中心

由于这个爬虫部分比较简单，这里不做过多赘述，仅介绍一下思路并附上完整代码供大家参考。

爬虫思路：

请求目标网站数据，解析出主要行业（新）的数据：行业板块名称及对应id（如金融，hy010000）

根据行业板块对应id构造新的行业股票数据网页

由于翻页网址不变，代入参数，获取全部页数，然后翻页爬取全部数据

爬虫代码：

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created Feb 28 10:30:56 2021@author: 可以叫我才哥"""import requestsimport reimport pandas as pd# 获取全部板块及板块idurl = '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# 替换非字符为空，便于下面的正则html = re.sub('\s','',html)# 正则获取 板块及id所在区域labelHtml = re.findall(r'主要行业\(新\)(.*?)证监会行业\(新\)',html)[0]# 正则板块和id，结果为由元组组成的列表label = re.findall(r'"qid="(hy.*?)"qquery=.*?"title="(.*?)">',labelHtml)# 转化为dataframe类型dfLabel = pd.DataFrame(label,columns=['id','板块'])# 根据板块id和翻页获取页面数据（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', #你可以不用这么多字段        '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# 空列表用于存取每页数据dfs = []# 遍历全部板块for hy_id,板块 in dfLabel.values:    # 获取页数    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['板块'] = 板块        dfs.append(df)    print(f'已爬取{len(dfs)}个板块数据')result = pd.concat(dfs)

二、excel树状图

excel树状图是在office2016级之后版本中新加的图表类型，想要绘制需要基于此版本及之后的版本哦。

简单的树状图绘制流程：框选数据->插入->图表->选中树状图 即可。

树状图绘制流程

以下图为例，在树状图中，每个色块代表一个省份，色块面积大小则由其GDP值大小决定。

2020年全国各地GDP

三、带有增长率的树状图

我们发现，在基础的树状图中，色块颜色除了区别色块之外并没有其他特殊含义。拿GDP来说，除了值之外我们一般也会去看其增长率，那么是否可以让色块颜色和增长率有关联呢？

下面我们试着探究一下，如果成功的话，那么金融界的大盘云图似乎也可以用excel树状图来进行绘制了不是！

1、思路：

我们希望色块颜色能代表增长率，比如红色是上涨，绿色是下降且颜色越深代表绝对值越大

再对每个色块进行对应的颜色填充即可

由于 树状图顶多支持多级，色块颜色也只能手动单一填充，怎么办呢？既然手动可以，那么其实就可以用VBA自动化这个过程咯。

2、增长率配色

基于上述思路，我们需要对增长率进行配色，最简单的就是用条件格式里的色阶。

框选增长率数据->开始->条件格式->色阶（选中那个让值越大颜色越红的，由于这里有负增长率，所以选了带红绿的）：

为了更好的展示区分正负增长率，我们在设置完色阶后再进行管理规则：

我们将中间值设为数字0，这样负增长率就是绿色，正增长率就是红色；

我们将最大值设置为百分点值80，也就是增长率前80%的值都是最红的。

最终配色效果：

配色效果

四、VBA填充色块颜色

先看效果：

湖北因为收到疫情影响最大，有接近小半年属于封省状态，全年增长率为负数。

各省GDP及增长率

由于条件格式下单元格颜色是不固定的无法通过vba获取，我们需要将颜色赋值到新的一列中去，需要用到如下操作：

选中增长率数据复制，然后点击剪切板最右下角会出现剪贴板，再鼠标左键选择需要粘贴的地方如E2，点击剪贴板中需要粘贴的数据即可。 这个时候，被粘贴的单元格区域的颜色就是固定的了，你可以选择删除数据只留颜色部分。

单元格色复制操作流程

VBA思路：

• 激活需要操作的图表（Activate）

• 遍历全部的系列和数据点（ActiveChart.FullSeriesCollection(1).Points.Count）

• 从第一个数据点开始，获取对应增长率单元格颜色（ActiveSheet.Range("E" & i + 1).Interior.Color）

• 将单元格赋值给该数据点（Selection.Format.Fill.ForeColor.RGB）

VBA代码：

Sub My_Color()  ActiveSheet.ChartObjects("图表 1").Activate '遍历全部的数据点 For i = 1 To ActiveChart.FullSeriesCollection(1).Points.Count '选中数据点 ActiveChart.FullSeriesCollection(1).Points(i).Select '获取单元格颜色 MyColor = ActiveSheet.Range("E" & i + 1).Interior.Color '将单元格颜色赋值给对应数据点填充色 Selection.Format.Fill.ForeColor.RGB = MyColor Next

执行脚本过程如下：

关于python如何爬取基金股票最新数据并用excel绘制树状图问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注行业资讯频道了解更多相关知识。