Python金融应用之利用Plotnine作图（六）——散点图

工欲善其事，必先利其器

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- 前言 -

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R语言有一个强大的绘图工具ggplot2，而plotnine则是Python中的ggplot2。今天，小咖就带大家继续来学习plotnine这一工具包，并制作简单的散点图，最终将得到如下效果。

资料来源：西瓜财经资讯

- 利用pthon制作气泡图 -

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第一步：导入相关库

第一步：导入相关库

（1）安装plotnine是本文的重点。在cmd中输入pip install plotnine进行安装，如果报错则可根据报错原因从网络查询解决方案。但经过反复试验，发现报错主要源于python版本不支持plotnine的问题。因此，通过卸载spyder然后从如下网站下载最新版本spyder便可以解决。

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D

（2）导入相关库。

第二步：从wind下载数据并进行数据处理

（1）首次使用Python的wind接口时，需要进行如下操作：wind客户端——量化——修复插件——修复Python接口。

（2）在导入“包”时已经导入了Windpy，并设置为w，之后的语句直接使用w即可。

（3）语句需要以w.start() 开始，否则所有与wind相关的程序都无法运行，但只要运行一次后不用重复运行。

（4）通过wss函数，得到提取三季度申万行业收入增速、盈利增速及PE_TTM数据。

（经过对wind的探索，发现通过增加"error,"和“usedf=True”可以直接生成dateframe）。

第三步：数据处理

（1）设置列标题名称。

（2）导入申万行业对应的板块分类表，表名设为catalog。

（3）利用merge对两个dataframe按行业名称进行拼接，类似于excel中的vlookup功能，得到result表。

（4）对上表的“证券简称”列进行拆分，剔除“（申万）”字段 。

pedata=pd.concat([result,result[‘证券简称’].str.split(‘(’, expand=True)], axis=1)

（5）对上述拆分的行业重命名。

（6）删除无用列，最后得到pedata。

（7）由于社会服务盈利增速明显为负，所以在观察盈利增速与PE对比图时，暂时删除社会服务以观察其他行业结果。

#删除含有特定内容的行并生成新表

pedata1=pedata[~pedata[‘申万行业’].isin([‘社会服务’])]

PS 如果想删除含有特定数值（如TMT）的所有列，可用如下语句

pedata2=pedata[~(pedata==‘TMT’).any(axis=1)]

第四步：作图

（1）ggplot()。底层绘图工具，用于创建图象，传入数据来源和映射。

（2）geom_XX（）。设定几何图层，如柱状图，散点图，直方图，折线图，气泡图等。

本文用的是geom_point()，据此设置气泡数据和面积、边框颜色、形状、透明度等。

alpha：透明度

colour：点颜色

fill：填充色，如果在映射里面添加fill参数，可以将数据以颜色区分

group：分组变量

size：大小

stroke：边框大小，如果为0结果将无边框

shape：形状，“o"代表圆形，”^"代表三角形，"D"代表钻石等，具体可见下图

（3）Theme。主题设定，调整图表的细节，包括图表背景颜色、网格线的间隔和颜色、中文设置、图例显示、坐标轴标签字体及角度等。注意，如果图形中有中文字符，需要加入如下语句，否则将无法显示中文。

text=element_text(family = “SimHei”)

（4）geom_text。设置x、y轴标题及标签显示。

（5）ggtitle设置图标标题。

（6）scale。度量调整，调整颜色、大小、形状等。

+scale_fill_discrete() #默认配色

+scale_fill_brewer(type=‘qualitative’,palette=‘Set1’)) #更改配色

注意：各图表输入信息用“+”来连接

- 后言 -

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后续，小咖不仅将更新市场分析观点，也将不时推出利用Excel（VBA）、python等工具提升金融分析效率的小贴士，欢迎大家关注公众号，一同讨论及分享。

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