闲来无事，做一张A股三大指数10年涨跌对比图。首先爬取数据：

工具：
baostock
pandas

用baostock可以轻松的获取股票交易数据，这里我主要爬取过去十年A股三大指数的K线数据。

基本思路：

1. 登录系统
2. 利用内置函数获取历史k线数据
3. 打印结果
4. 输出结果到csv文件，方便后续处理
5. 登出系统

代码如下：

讯享网

import baostock as bs import pandas as pd def get_stockdata(stock_code, stock_name, start_time): # 登陆系统 lg = bs.login() # 获取沪深A股历史K线数据 rs = bs.query_history_k_data_plus(stock_code, "date,open,high,low,close,preclose,pctChg", start_date=start_time, frequency="d", adjustflag="2") # adjustflag 默认前复权（1），后复权（2）,不复权（3） # 打印结果集 data_list = [] while (rs.error_code == '0') & rs.next(): # 获取一条记录，将记录合并在一起 data_list.append(rs.get_row_data()) result = pd.DataFrame(data_list, columns=rs.fields) # 结果集输出到csv文件 result.to_csv("/home/cdd/Desktop/Scraping/stocks/stock_analysis_2/stock_data1/" + stock_code + stock_name + ".csv", index=False) print(result) # 登出系统 bs.logout() if __name__ == '__main__': get_stockdata(stock_code='sz.', stock_name='创业板指', start_time='2010-11-11') get_stockdata(stock_code='sh.000001', stock_name='上证综指', start_time='2010-11-11') get_stockdata(stock_code='sz.', stock_name='深圳成指', start_time='2010-11-11') 

数据展示：

下面，处理数据获得每日相对于2010年11月10日的累计涨跌数据：
累计涨跌 = （当日指数-2010.11.10指数）/ 2010.11.10指数

思路：

1. 读取之前获得的K线数据
2. 获得2010.11.10日收盘指数以及每日收盘指数
3. 遍历每日指数，计算得到累计涨跌，获得每日累计涨跌幅数据
4. 将三大指数的累计涨跌数据统计到一个csv文件中

代码如下：

讯享网def get_data(stock_code, stock_name): # 加载数据 filename = '/home/cdd/Desktop/Scraping/stocks/stock_analysis_2/stock_data1/' + stock_code + stock_name + '.csv' # 读取csv文件，转换为dataframe格式 data = pd.read_csv(filename) # 创建列表，存放每日收盘价，相对于第一天的涨跌幅 pct_to_firsts = [] # 读取每日收盘价 close = data.iloc[0:, 3] # 读取基准日收盘价，我们以2010年11月11日开始，所以该收盘价为2010.11.10日的收盘价 first_price = data.iloc[0, 4] # 遍历每日收盘价， 计算相对于第一天的涨跌幅，并将其存放在pct_to_firsts列表中 for price in close: pct_to_first = round(((price-first_price)*100 / first_price), 2) pct_to_firsts.append(pct_to_first) # 将涨跌幅这一列数据加到data中 data['pct_to_first'] = pct_to_firsts # 重新保存为csv文件，方便后续分析 data.to_csv("/home/cdd/Desktop/Scraping/stocks/stock_analysis_2/stock_data1/" + stock_code + stock_name + "2" + ".csv", index=False) def data_process(stock1, stock2, stock3): # 加载数据 filename1 = '/home/cdd/Desktop/Scraping/stocks/stock_analysis_2/stock_data1/' + stock1 + '.csv' filename2 = '/home/cdd/Desktop/Scraping/stocks/stock_analysis_2/stock_data1/' + stock2 + '.csv' filename3 = '/home/cdd/Desktop/Scraping/stocks/stock_analysis_2/stock_data1/' + stock3 + '.csv' # 读取csv文件，转换为dataframe格式 data1 = pd.read_csv(filename1) data2 = pd.read_csv(filename2) data3 = pd.read_csv(filename3) # 分别获取三大指数的累计涨跌数据 pct_to_first1 = data1.iloc[0:, 7] pct_to_first2 = data2.iloc[0:, 7] pct_to_first3 = data3.iloc[0:, 7] # 将上述数据添加到data1中 data1['上证综指'] = pct_to_first1 data1['深圳成指'] = pct_to_first2 data1['创业板指'] = pct_to_first3 # 去掉data1中多余的列 data1.drop(['open', 'high', 'low', 'close', 'preclose', 'pctChg', 'pct_to_first'], axis=1, inplace=True) # 保存为csv文件 data1.to_csv("/home/cdd/Desktop/Scraping/stocks/stock_analysis_2/stock_data1/" + "三大指数累积涨幅对比" + ".csv", index=False) if __name__ == '__main__': data_process('sh.000001上证综指2', 'sz.深圳成指2', 'sz.创业板指2') 

数据展示：

下一步，数据可视化。