python 利用openpyxl包处理excel数据并作图

本文记录了一次实习项目,任务是使用Python的openpyxl库处理从Bloomberg下载的A50和沪深300的成交价格和交易量数据,并进行绘图。在下载数据时需注意结束时间选择和交易间隔的处理。通过openpyxl进行数据处理,适合于OS X系统上的Python 2.7环境。提供了官方文档和教程链接以供参考。

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##记录Internship第一个小project

任务描述:1.从Bloomberg上download A50现货期货的成交价格和交易量数据,并作图。

  2.从Bloomberg上download 沪深300的现货期货成交价格和交易量数据,并作图。


download 数据:利用excel 中的Bloomberg插件 注意结束时间要选当下时间,否则数据易报错,无法下载。 注意对交易间隔的数据的处理,成交价格应当选用沿用之前价格(接近实际情况,当商品交易量为0,价格可以近似认为不变。)交易量自动填充0。注意Bloomberg上分钟数据,最早在excel只能到140天,在平台上可以找到230天,在那之前的历史数据无法取得。

处理excel数据多使用python openpyxl这个包。R语言多用来处理SAS数据库内的表。


运行环境:OS X EI Capitan Version 10.11.5  Python 2.7   编辑软件:Sublime Text 2    命令行 调用

openpyxl学习文档:https://openpyxl.readthedocs.io/en/default/charts/line.html#id1 官方profile  优点:例子众多,事例详实。缺点:英语(多用英文excel易理解)解释说明少

http://liyangliang.me/posts/2013/02/using-openpyxl-to-read-and-write-xlsx-files/   民间说明。但这个例子非常典型,很好用


编写程序:(说明在注释中)


                
好的,下面是一个简单的 Python 处理 Excel 数据画图的示例: 首先,我们需要安装 `pandas`、`matplotlib` 和 `openpyxl` 这三个库。可以使用以下命令进行安装: ```python pip install pandas matplotlib openpyxl ``` 然后,假设我们有一个 Excel 文件 `data.xlsx`,其中有一个名为 `Sheet1` 的工作表,含以下数据: | 日期 | 销售额 | | --------- | -------- | | 2021/1/1 | 1000 | | 2021/1/2 | 1500 | | 2021/1/3 | 2000 | | 2021/1/4 | 2200 | | 2021/1/5 | 1800 | | 2021/1/6 | 1300 | | 2021/1/7 | 1700 | | 2021/1/8 | 2100 | | 2021/1/9 | 2300 | | 2021/1/10 | 2500 | 我们可以使用以下代码读取这个 Excel 文件数据绘制成折线图: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 绘制折线图 plt.plot(df['日期'], df['销售额']) plt.title('销售额趋势图') plt.xlabel('日期') plt.ylabel('销售额') plt.show() ``` 运行这段代码,就会得到如下的折线图: ![销售额趋势图](https://img-blog.youkuaiyun.com/20180529201512631?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvQ2hpbmdHUFQ=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/q/80) 这个示例中,我们使用了 `pandas` 库读取 Excel 文件中的数据使用 `matplotlib` 库绘制了折线图。如果需要将图表保存为图片文件,可以使用 `plt.savefig()` 方法。例如: ```python plt.savefig('sales.png') ``` 这将把图表保存为名为 `sales.png` 的图片文件。
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