如何用Python帮朋友做了张猪肉数据分析图

如何用Python帮朋友做了张猪肉数据分析图，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

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事情的经过是这样的：

我开开心心的去一家烧饼店吃饭

抬头一看，二师兄又涨价了

叹了口气，再这么下去真的要吃不起夹肉的烧饼了

点了两个烧饼一碗馄饨

快吃完的时候，收到了朋友阿东的微信

阿东是我初中同学，好些日子没联系了

如何用Python帮朋友做了张猪肉数据分析图

眼瞅着他快聊到区块链了，虽然这事不靠谱，但还是答应了阿东帮他做图。

我赶紧吃完最后一口，回公司，决定不午睡了。

开工!

阿东想要这样的图：

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折线图嘛，先获取数据吧

正好图片中显示了数据来源：“中国养猪网”

打开官网，找到并跳转到猪价网址 http://zhujia.zhuwang.cc/

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F12，Network查看异步请求XHR，成功找到价格接口。

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新标签页打开，在线解析Json数据。

如何用Python帮朋友做了张猪肉数据分析图

部分爬虫代码(完整代码见文末下载地址)：

def get_comments(url):     doc = get_json(url)     dic = {}     dic['pigprice'] = doc['pigprice']     dic['pig_in'] = doc['pig_in']     dic['pig_local'] = doc['pig_local']     dic['maizeprice'] = doc['maizeprice']     dic['bean'] = doc['bean']     a = '-'.join(doc['time'][3])     b = time.strftime('%Y-%m-%d',time.localtime(time.time()))     print(dateRange(a,b))     dic['time'] = dateRange(a,b)     return pd.DataFrame(dic)  data =get_comments('http://zhujia.zhuwang.cc/index/api/chartData?areaId=-1&aa=1571997555296')

运行结果：

如何用Python帮朋友做了张猪肉数据分析图

成功获取最近一年的各种价格√

下面开始给阿东做折线图：

生猪价格的话选第一个外三元就好了，

使用 matplotlib 轻松可以做出折线图。

from pylab import mpl import  matplotlib.pyplot as plt mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体 mpl.rcParams['axes.unicode_minus']  plt.figure(figsize=(8,4), dpi=80) plt.plot(data['time'],data['pigprice'], color="r",linestyle = "-") plt.xticks(data['time'][2::121], rotation=0) plt.xlabel("生猪(外三元) 元/公斤")

如何用Python帮朋友做了张猪肉数据分析图

感觉还差点东西，可以标注一下最新一天的价格

另外既然已经获取了玉米和豆粕的价格，就一起做了吧~

利用 plt.subplot 可以绘制多个子图

from pylab import mpl import  matplotlib.pyplot as plt mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体 mpl.rcParams['axes.unicode_minus']  plt.figure(figsize=(8,10), dpi=80) plt.figure(1) ax1 = plt.subplot(311) plt.plot(data['time'],data['pigprice'], color="r",linestyle = "-") plt.xticks([]) plt.annotate(data['pigprice'][365], xy=(data['time'][365], 40), xytext=(data['time'][270], 35), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.1, width=0.5)) plt.xlabel("生猪(外三元) 元/公斤")  ax2 = plt.subplot(312) plt.plot(data['time'],data['maizeprice'],color="y",linestyle = "-") plt.xticks([]) plt.xlabel("玉米(15%水分) 元/吨")  ax3 = plt.subplot(313) plt.plot(data['time'],data['bean'],color="g",linestyle = "-") plt.xlabel("豆粕(43%蛋白) 元/吨") plt.xticks(data['time'][2::121], rotation=0)

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