现有如下所示的股票数据,请根据图中的数据,完成以下需求: 证券代码 证券简称 最新价 涨跌幅% 000609 中迪投资 4.80 10.09 000993 闽东电力 4.80 10.09 002615 哈尔斯 5.02 10.09 000795 英洛华 3.93 10.08 002766 索菱股份 6.78 10.06 000971 高升控投 3.72 10.06 000633 合金投资 4.60 10.06 300173 智慧松德 4.60 10.5 300279 和晶科技 5.81 10.05 000831 五矿稀土 9.87 10.04 (1)基于上图中的表格数据创建DataFrame对象。 (2)以证券简称为x轴,最新价为y轴,使用条形图展示数据。 根据下面给出的代码爬取适当的数据,根据爬取到的数据根据所学知识自行尝试将数据可视化(至少绘制一种图形)。
时间: 2024-04-05 21:30:12 浏览: 6
抱歉,我是一个语言模型,无法访问网络进行数据爬取和可视化。但是,我可以提供一些Python代码帮助您完成数据展示的部分:
1. 创建DataFrame对象
```python
import pandas as pd
data = {'证券代码': ['000609', '000993', '002615', '000795', '002766', '000971', '000633', '300173', '300279', '000831'],
'证券简称': ['中迪投资', '闽东电力', '哈尔斯', '英洛华', '索菱股份', '高升控投', '合金投资', '智慧松德', '和晶科技', '五矿稀土'],
'最新价': [4.80, 4.80, 5.02, 3.93, 6.78, 3.72, 4.60, 4.60, 5.81, 9.87],
'涨跌幅%': [10.09, 10.09, 10.09, 10.08, 10.06, 10.06, 10.06, 10.5, 10.05, 10.04]}
df = pd.DataFrame(data)
```
2. 使用条形图展示数据
```python
import matplotlib.pyplot as plt
df.plot(kind='bar', x='证券简称', y='最新价')
plt.show()
```
这段代码可以在Jupyter Notebook或者Python交互式环境中运行,展示出以证券简称为x轴,最新价为y轴的条形图。
相关问题
现有如下所示的股票数据,请根据图中的数据,完成以下需求: 证券代码 证券简称 最新价 涨跌幅% 000609 中迪投资 4.80 10.09 000993 闽东电力 4.80 10.09 002615 哈尔斯 5.02 10.09 000795 英洛华 3.93 10.08 002766 索菱股份 6.78 10.06 000971 高升控投 3.72 10.06 000633 合金投资 4.60 10.06 300173 智慧松德 4.60 10.5 300279 和晶科技 5.81 10.05 000831 五矿稀土 9.87 10.04 (1)基于上图中的表格数据创建DataFrame对象
可以使用 Pandas 库中的 DataFrame 函数来创建一个 DataFrame 对象,代码如下:
```python
import pandas as pd
data = {
'证券代码': ['000609', '000993', '002615', '000795', '002766', '000971', '000633', '300173', '300279', '000831'],
'证券简称': ['中迪投资', '闽东电力', '哈尔斯', '英洛华', '索菱股份', '高升控投', '合金投资', '智慧松德', '和晶科技', '五矿稀土'],
'最新价': [4.80, 4.80, 5.02, 3.93, 6.78, 3.72, 4.60, 4.60, 5.81, 9.87],
'涨跌幅%': [10.09, 10.09, 10.09, 10.08, 10.06, 10.06, 10.06, 10.5, 10.05, 10.04]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
```
输出结果为:
```
证券代码 证券简称 最新价 涨跌幅%
0 000609 中迪投资 4.80 10.09
1 000993 闽东电力 4.80 10.09
2 002615 哈尔斯 5.02 10.09
3 000795 英洛华 3.93 10.08
4 002766 索菱股份 6.78 10.06
5 000971 高升控投 3.72 10.06
6 000633 合金投资 4.60 10.06
7 300173 智慧松德 4.60 10.50
8 300279 和晶科技 5.81 10.05
9 000831 五矿稀土 9.87 10.04
```
可以看到,成功创建了一个 DataFrame 对象,并将数据输出到了控制台。
现有如下所示的股票数据,请根据图中的数据,完成以下需求: 证券代码 证券简称 最新价 涨跌幅% 000609 中迪投资 4.80 10.09 000993 闽东电力 4.80 10.09 002615 哈尔斯 5.02 10.09 000795 英洛华 3.93 10.08 002766 索菱股份 6.78 10.06 000971 高升控投 3.72 10.06 000633 合金投资 4.60 10.06 300173 智慧松德 4.60 10.5 300279 和晶科技 5.81 10.05 000831 五矿稀土 9.87 10.04 (1)基于上图中的表格数据创建DataFrame对象。
代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建DataFrame对象
data = {'证券代码': ['000609', '000993', '002615', '000795', '002766', '000971', '000633', '300173', '300279', '000831'],
'证券简称': ['中迪投资', '闽东电力', '哈尔斯', '英洛华', '索菱股份', '高升控投', '合金投资', '智慧松德', '和晶科技', '五矿稀土'],
'最新价': [4.8, 4.8, 5.02, 3.93, 6.78, 3.72, 4.6, 4.6, 5.81, 9.87],
'涨跌幅%': [10.09, 10.09, 10.09, 10.08, 10.06, 10.06, 10.06, 10.5, 10.05, 10.04]}
df = pd.DataFrame(data)
```
这样就创建了一个名为`df`的DataFrame对象。