对东方财富网爬取出的沪深京A股excel表进行数据处理具体代码示例

以下是一个简单的Python代码示例，用于处理从东方财富网爬取的沪深京A股excel表数据：

import pandas as pd

# 读取excel文件
df = pd.read_excel('沪深京A股.xlsx')

# 去除空值行
df.dropna(inplace=True)

# 选取需要的列
df = df[['代码', '简称', '最新价', '涨跌幅']]

# 将涨跌幅从百分数转为小数
df['涨跌幅'] = df['涨跌幅'].apply(lambda x: float(x.strip('%')) / 100)

# 按涨跌幅从大到小排序
df.sort_values('涨跌幅', ascending=False, inplace=True)

# 输出前10行数据
print(df.head(10))

这个示例代码使用了pandas库来读取和处理excel文件。首先，我们使用`read_excel()`函数读取文件。然后，我们使用`dropna()`函数去除空值行，使用`[['代码', '简称', '最新价', '涨跌幅']]`选取我们需要的列。接着，我们使用`apply()`函数将涨跌幅从百分数转为小数，并使用`sort_values()`函数按涨跌幅从大到小排序。最后，我们使用`head()`函数输出前10行数据。

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对东方财富网爬取出的沪深京A股excel表进行复杂数据处理并把处理好的数据存入新的excel表内的具体代码示例

好的，以下是一个示例代码，可以对爬取出来的沪深京A股excel表进行复杂数据处理，并将结果存入新的excel表内。需要使用Python编程语言和一些第三方库，比如pandas和openpyxl。

import pandas as pd
from openpyxl import Workbook

# 读取原始数据
df = pd.read_excel('eastmoney.xlsx')

# 进行数据处理，比如筛选出特定的股票代码和日期范围
df_filtered = df[(df['股票代码'] == '600000') & (df['日期'] >= '2020-01-01')]

# 对筛选出的数据进行分组并计算平均值
df_grouped = df_filtered.groupby('日期')['收盘价'].mean()

# 创建新的excel表，并将处理结果写入其中
wb = Workbook()
ws = wb.active
ws.append(['日期', '收盘价平均值'])
for date, value in df_grouped.iteritems():
    ws.append([date, value])
wb.save('processed_data.xlsx')

这段代码中，我们首先使用pandas库读取了原始的excel表，然后对数据进行了筛选和处理。最后，我们使用openpyxl库创建了一个新的excel表，并将处理好的数据写入其中。你可以根据自己的需求修改和优化这段代码。

怎么实现把东方财富网里爬取出的excel表里的涨跌幅数据可视化，具体代码

要将抓取的Excel表格中的股票数据进行可视化，可以使用Python中的pandas和matplotlib库来处理和绘图。下面是一个简单的代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('eastmoney.xlsx')

# 选择需要可视化的列
data = df['涨跌幅']

# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=50)
plt.title('涨跌幅分布图')
plt.xlabel('涨跌幅')
plt.ylabel('数量')
plt.show()

说明：

1. 首先需要导入pandas和matplotlib库。

2. 通过pandas库中的read_excel函数读取Excel文件。

3. 选择需要可视化的列，这里选择了Excel表格中的“涨跌幅”列。

4. 使用matplotlib库的hist函数绘制直方图，其中bins参数表示划分的区间数。

5. 最后添加标题和坐标轴标签，并使用plt.show()函数显示图像。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中还需要根据具体需求进行修改和调整。