目录

• 1. python爬取网易财经不同板块股票数据
• 目标网址：
• 爬虫思路：
• 爬虫代码：
• 2. excel树状图
• 2.1. 简单的树状图
• 2.2. 带有增长率的树状图
• 2.3.1. 增长率配色
• 2.3.2. VBA填充色块颜色
• VBA思路：
• VBA代码：

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。

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。

以下截图来自金融界网站-大盘云图：

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简单绘制以下上面这个树状图。本文旨在抛砖引玉，吼吼。

1. python爬取网易财经不同板块股票数据

目标网址：

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

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：

1. 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）
2. 根据行业板块对应id构造新的行业股票数据网页
3. 由于翻页网址不变，按照《》的里的套路找到股票列表数据的真实地址
4. 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 2025

@author: 可以叫我才哥
"""

import requests
import re
import pandas as pd

# 获取全部板块及板块id
url = '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'</span>主要行业\(新\)</a>(.*?)</span>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)  

2. 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。

2.1. 简单的树状图

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。

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GDO值大小决定。

2.2. 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！

思路：

1. 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
2. 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。

2.3.1. 增长率配色

基于思路1，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：

2.3.2. 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。

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。

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

End Sub

执行脚本过程如下：

好了，以上就是本次全部内容，大家可以试着爬取股票数据，然后试着绘制一下。

温馨提示：接近小5000股票数据，vba填充色块颜色会卡死，不建议全选操作。

以上就是python爬取股票最新数据并用excel绘制树状图的示例的详细内容，更多关于python 爬取股票数据并绘图的资料请关注其它相关文章！