4月A股的收官战之概念板块哪家强？
本文作者：陈 鼎，中南财经政法大学统计与数学学院
本文编辑：张 猛
技术总编：王子一
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股市最近跌跌不休，指数直降到3000点以下。俗话说，股灾十年一遇，战争百年一遇，疫情两三百年一遇，这次都被我们遇到了！可谓见证历史！但是4月A股的收官之战，大盘迎来集体暴涨。沪指上涨2.41%，深成指大涨3.69%，创业板暴涨4.11%。两市4410家上涨，仅253家下跌，涨停板高达247家，涨跌中位数+4.27%！这是因为政治局会议出利好，定调“保持”资本市场平稳运行，“掷地有声”的给市场吃了定心丸。政治局议决定从“全面实行股票发行注册制”改变为“稳步推进股票发行注册制改革”，并决定保持5.5%的增长目标不变，这都刺激了股市大涨。
今天，小编就带大家爬取新浪财经网页4月大A股收官这天的概念板块涨跌数据，并做可视化分析，让我们看看概念板块哪家强。
1、获取数据
首先，我们通过新浪财经网页看一下大A股4月收官日的概念板块涨跌数据，原始网页的大致内容如下图。
按照一般的步骤，我们首先看一下源代码中有没有想要提取的内容，简单以“互联金融“为例进行搜索，如图所示，发现信息无法获取。
这样我们只能进入开发者模式，去“Network”中寻找，最终锁定了包含所需信息的链接”http://money.finance.sina.com.cn/q/view/newFLJK.php?param=class”，而其具体的内容是json形式，如图所示。
基于此，我们可以复制此处的网页链接，然后开始处理，使用 requests.get命令读取html文件。当然在此之前，我们要引入所需要的外部包。具体程序如下：
import requestsimport jsonpathimport pandas as pdurl = "http://money.finance.sina.com.cn/q/view/newFLJK.php?param=class"headers = { "Accept":"text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9", "Accept-Encoding":"gzip, deflate", "Accept-Language":"zh-CN,zh;q=0.9,en-GB;q=0.8,en-US;q=0.7,en;q=0.6,zh-TW;q=0.5", "Cache-Control":"max-age=0", "Connection":"keep-alive", "Host":"money.finance.sina.com.cn", "Upgrade-Insecure-Requests":"1", "User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/100.0.4896.127 Safari/537.36",}html = requests.get(url, headers = headers)print(html.text)import rea = html.text a = re.search('{.*}', a, re.DOTALL).group()aa = eval(a)aaa = {key:value.split(',') for key, value in aa.items()}import numpy as npq = ['bankuai','板块','公司家数','平均价格','涨跌额','涨跌幅','总成交量(手)','总成交额(万元)','领涨股','涨跌幅()','当前价','涨跌额()','公司名称']df1=pd.DataFrame.from_dict(aaa, orient = 'index',columns= q)df2 = df1.drop('bankuai',axis=1)df22、可视化分析
df2.apply(pd.to_numeric, errors='ignore') df3=df2.sort_values(['涨跌幅'],ascending=False)df4=df3.iloc[:10] #取前十行信息df4最后得到的部分图如下所示。
得到我们需要的表之后，我们就可以画柱状图进行可视化分析。首先引入matplotlib.pyplot，用这个包做基础的分析。
程序如下：
import matplotlib.pyplot as pltdf4=df4.apply(pd.to_numeric, errors='ignore') fig = plt.figure(figsize=(10, 5))plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #帮助识别中文p1=plt.bar(df4['板块'],df4['涨跌幅'], width=0.8, bottom=None, align='center', data=df4,color='gray')plt.plot(df4['板块'],df4['平均价格'],color='gray')plt.title('涨幅最大的概念板块')得到下图：
从上图可以看到，锂矿概念的平均价格最高，达到40元左右，涨幅前十名的概念板块为互联金融，婴童概念，博彩概念，电商概念，三板精选，信息安全，小米概念，锂矿，百度概念，消费电子。
同样的，按照这种方法，我们可以把总成交额进行排序，保留前十行，然后进行画图。程序如下：
df2=df2.apply(pd.to_numeric, errors='ignore') df5=df2.sort_values(['总成交额(万元)'],ascending=False)#将数据按降序进行排列df6=df5.iloc[:10] #取前十行信息df6fig = plt.figure(figsize=(10, 5))plt.plot(df6['板块'],df6['总成交额(万元)'],color='black')p1=plt.bar(df6['板块'],df6['总成交额(万元)'], width=0.8, bottom=None, align='center', data=df4,color='gray')plt.title('成交额最大的板块')plt.show()结果如图所示：
如图，成交额最大的概念是基金重仓，保险重仓，含H股，社保重仓，融资融券，锂电池，QFII重仓，券商重仓，光伏，信托重仓。把这两个图结合起来分析可得，锂电池目前是大势所趋，这是因为新能源汽车发展是大势所趋，我国作为全球最大的锂离子电池制造国，随着新能源汽车受到热捧，相关产业规模也不断扩容，行业发展还有较大的空间，未来可期。而光伏行业成交额也巨大，这主要是因为年内光伏板块聚焦技术变革，短期板块估值回归到偏低位置，投资者积极关注光伏概念板块。
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