python如何爬取基金股票最新數據并用excel繪制樹狀圖

python如何爬取基金股票最新數據并用excel繪制樹狀圖，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

大家好，最近大A的白馬股們簡直跌媽不認，作為重倉了抱團白馬股基金的養雞少年，每日那是一個以淚洗面啊。

跌媽不認

不過從金融界最近一個交易日的大盤云圖來看，其實很多中小股還是紅色滴，綠的都是白馬股們。

那么，今天我們試著用python爬取最近交易日的股票數據，并試著用excel簡單繪制上面這個樹狀圖。

• 爬取網易財經各板塊股票數據

• excel樹狀圖

• 簡單的樹狀圖

• 帶有增長率的樹狀圖

一、爬取網易財經各板塊股票數據

目標網址：

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

網易財經-行情中心

由于這個爬蟲部分比較簡單，這里不做過多贅述，僅介紹一下思路并附上完整代碼供大家參考。

爬蟲思路：

請求目標網站數據，解析出主要行業（新）的數據：行業板塊名稱及對應id（如金融，hy010000）

根據行業板塊對應id構造新的行業股票數據網頁

由于翻頁網址不變，代入參數，獲取全部頁數，然后翻頁爬取全部數據

爬蟲代碼：

# -*- coding: utf-8 -*-"""
Created Feb 28 10:30:56 2021
@author: 可以叫我才哥
"""import requestsimport reimport pandas as pd# 獲取全部板塊及板塊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# 替換非字符為空，便于下面的正則html = re.sub('\s','',html)# 正則獲取 板塊及id所在區域labelHtml = re.findall(r'</span>主要行業\(新\)</a>(.*?)</span>證監會行業\(新\)',html)[0]# 正則板塊和id，結果為由元組組成的列表label = re.findall(r'"qid="(hy.*?)"qquery=.*?"title="(.*?)">',labelHtml)# 轉化為dataframe類型dfLabel = pd.DataFrame(label,columns=['id','板塊'])# 根據板塊id和翻頁獲取頁面數據（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', #你可以不用這么多字段        '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# 空列表用于存取每頁數據dfs = []# 遍歷全部板塊for hy_id,板塊 in dfLabel.values:
    # 獲取頁數    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['板塊'] = 板塊
        dfs.append(df)
    print(f'已爬取{len(dfs)}個板塊數據')

result = pd.concat(dfs)

二、excel樹狀圖

excel樹狀圖是在office2016級之后版本中新加的圖表類型，想要繪制需要基于此版本及之后的版本哦。

簡單的樹狀圖繪制流程：框選數據—>插入—>圖表—>選中樹狀圖 即可。

樹狀圖繪制流程

以下圖為例，在樹狀圖中，每個色塊代表一個省份，色塊面積大小則由其GDP值大小決定。

2020年全國各地GDP

三、帶有增長率的樹狀圖

我們發現，在基礎的樹狀圖中，色塊顏色除了區別色塊之外并沒有其他特殊含義。拿GDP來說，除了值之外我們一般也會去看其增長率，那么是否可以讓色塊顏色和增長率有關聯呢？

下面我們試著探究一下，如果成功的話，那么金融界的大盤云圖似乎也可以用excel樹狀圖來進行繪制了不是！

1、思路：

我們希望色塊顏色能代表增長率，比如紅色是上漲，綠色是下降且顏色越深代表絕對值越大

再對每個色塊進行對應的顏色填充即可

由于 樹狀圖頂多支持多級，色塊顏色也只能手動單一填充，怎么辦呢？既然手動可以，那么其實就可以用VBA自動化這個過程咯。

2、增長率配色

基于上述思路，我們需要對增長率進行配色，最簡單的就是用條件格式里的色階。

框選增長率數據—>開始—>條件格式—>色階（選中那個讓值越大顏色越紅的，由于這里有負增長率，所以選了帶紅綠的）：

為了更好的展示區分正負增長率，我們在設置完色階后再進行管理規則：

我們將中間值設為數字0，這樣負增長率就是綠色，正增長率就是紅色；

我們將最大值設置為百分點值80，也就是增長率前80%的值都是最紅的。

最終配色效果：

配色效果

四、VBA填充色塊顏色

先看效果：

湖北因為收到疫情影響最大，有接近小半年屬于封省狀態，全年增長率為負數。

各省GDP及增長率

由于條件格式下單元格顏色是不固定的無法通過vba獲取，我們需要將顏色賦值到新的一列中去，需要用到如下操作：

選中增長率數據復制，然后點擊剪切板最右下角會出現剪貼板，再鼠標左鍵選擇需要粘貼的地方如E2，點擊剪貼板中需要粘貼的數據即可。 這個時候，被粘貼的單元格區域的顏色就是固定的了，你可以選擇刪除數據只留顏色部分。

單元格色復制操作流程

VBA思路：

• 激活需要操作的圖表（Activate）

• 遍歷全部的系列和數據點（ActiveChart.FullSeriesCollection(1).Points.Count）

• 從第一個數據點開始，獲取對應增長率單元格顏色（ActiveSheet.Range("E" & i + 1).Interior.Color）

• 將單元格賦值給該數據點（Selection.Format.Fill.ForeColor.RGB）

VBA代碼：

Sub My_Color()
 
 ActiveSheet.ChartObjects("圖表 1").Activate '遍歷全部的數據點
 For i = 1 To ActiveChart.FullSeriesCollection(1).Points.Count
 '選中數據點
 ActiveChart.FullSeriesCollection(1).Points(i).Select '獲取單元格顏色
 MyColor = ActiveSheet.Range("E" & i + 1).Interior.Color
 '將單元格顏色賦值給對應數據點填充色
 Selection.Format.Fill.ForeColor.RGB = MyColor
 Next

執行腳本過程如下：

關于python如何爬取基金股票最新數據并用excel繪制樹狀圖問題的解答就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關注億速云行業資訊頻道了解更多相關知識。