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('<td>(.*)</td>',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">(.*)</a>',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()
上述内容就是如何实现Python抓取数据到可视化全流程的实现，你们学到知识或技能了吗？如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备，欢迎关注编程网行业资讯频道。
