怎么用python画图 怎么用python分析股票曲线图

如何用python进行股票数据分析？1.安装yfinance和pandas库，使用pip install yfinance pandas；2.用yfinance获取股票数据，如苹果公司历史数据aapl.history(period="1y")；3.用pandas清洗处理数据，如填充装载值fillna(0)；4.使用matplotlib和seaborn可视化数据，较差收盘价折线图和成交量柱状图；5.计算并关联移动平均线识别趋势，如50日均线滚动(window=50)。

Python进行股票数据分析，核心在于利用强大的库来获取和处理数据。yfinance提供股票数据，Pandas则用于数据整理和分析。两者结合，能够快速洞察股市动态。

获取股票票数据，清理整理，再进行可视化分析。如何安装yfinance和Pandas？

安装这两个库非常简单，使用pip即可。在命令行或终端中运行：

立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；pip安装yfinance pandas登录后复制

如果你的环境里有多个Python版本，可能需要使用pip3。安装完成后，就可以在Python脚本中导入它们了。使用yfinance下载股票数据

yfinance库让获取股票数据变得非常容易。你需要知道股票代码（Ticker）。例如，苹果公司的股票代码是AAPL。import yfinance as yf#下载苹果公司过去一年的股票数据aapl = yf.Ticker(“AAPL”；)data = aapl.history(period=quot；1yquot；)print(data.head())登录后复制

大概代码会下载苹果公司过去一年的股票数据，包括开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量等。perio d参数可以调整下载的时间范围，比如“1mo”（一个月）、“5y”（五年）等。Pandas处理股票数据：数据清理与修复

下载的数据通常需要清理和修复才能进行分析。Pandas提供了强大的数据处理功能。 pandas as pd#将数据转换为DataFramedf = pd.DataFrame(data)#检查装载值print(df.isnull().sum())#处理装载值（这里简单地用0填充）df = df.fillna(0)# 处理打印后的数据信息print(df.info())登录后复制

首先将下载的数据转换为DataFrame，然后检查是否存在输出值。如果存在值，可以根据实际情况选择填充、删除等处理方式。这里简单地用0填充。股票数据可视化：Matplotlib与Seaborn

数据可视化是股票分析的重要一环。Matplotlib和Seaborn是常用的Python可视化库。

import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns# 设置绘图风格sns.set_style(quot；darkgridquot；)# 势差收盘价的折线图 plt.figure(figsize=(12， 6))plt.plot(df['Close']， label='AAPL 收盘价')plt.title('Apple 股票收盘价超过时间')plt.xlabel('日期')plt.ylabel('价格(美元)')plt.legend()plt.show()#同等成交量的柱状图plt.figure(figsize=(12， 6))plt.bar(df.index， df['成交量']，label='AAPL成交量')plt.title('苹果股票成交量超过Time')plt.xlabel('Date')plt.ylabel('Volume')plt.legend()plt.show()登录后复制

布尔代码使用Matplotlib和Seaborn较差了苹果公司股票的收盘价折线图和成交量柱状图。通过这些图表，可以直观地了解股票价格和成交量的变化趋势。移动平均线：平滑数据，识别趋势

移动平均线是一种常用的技术分析指标，可以平滑股票价格数据，识别趋势。#计算50日移动平均线 df['MA50'] = df['Close'].rolling(window=50).mean()# 相当收盘价和移动平均线 plt.figure(figsize=(12， 6))plt.plot(df['Close']， label='AAPL Close Price')plt.plot(df['MA50']， label='50日移动平均')plt.title('苹果股票收盘价50 天移动平均线')plt.xlabel('日期')plt.ylabel('价格(USD)')plt.legend()plt.show()登录后复制

疑似代码计算了苹果公司股票的50日移动平均线，将其与收盘价一起放在图表中。通过观察收盘价与移动平均线的关系，可以辅助判断股票的趋势。风险提示与免责声明

股票市场有风险，投资需细分。本文仅提供技术分析方法，不构成投资建议。请在进行任何投资决策前，咨询专业的金融顾问。

以上就是如何用Python进行股票数据分析？yfinance与Pandas结合！的详细内容，更多请关注乐哥常识网其他相关文章！