目錄

• • 一、前提準備
  • 二、將收盤價用可視化圖表示出來
  • • 上代碼
    • 運行結果
  • 三、進行時間序列分析
  • • 上代碼
    • 運行結果
  • 四、收盤價均值
  • • 月日均值
    • 周日均值
    • 星期均值
  • 五、數據儀盤表

一、前提準備

btc_close_2017.json文件下載

鏈接：點擊此處
提取碼：zry9

二、將收盤價用可視化圖表示出來

上代碼

# coding = utf-8import json import pygal# import requests """下載收盤數據（注明：這個url有問題，我用多臺電腦測試了都是報錯的，但是方法是沒錯的,直接從網上下載了json文件，見btc_close_2017.json）""" # json_url = 'https://raw.githubusercontent.com/muxuezi/btc/master/btc_close_2017.json' # # req = requests.get(json_url) # #將數據寫入文件 # with open('btc_close_2017_request.json','w') as f: # f.write(req.text) # file_requests =req.json()"""將數據加載到一個列表當中""" filename = 'btc_close_2017.json' with open(filename) as f:# 將數據存儲在btc_data中btc_date = json.load(f)# 創建5個列表，分別存儲日期和收盤價 dates = [] months = [] weeks = [] weekdays = [] close = [] # 打印每一天的信息 for btc_dict in btc_date:dates.append(btc_dict['date'])months.append(int(btc_dict['month']))weeks.append(int(btc_dict['week']))weekdays.append(btc_dict['weekday'])close.append(int(float(btc_dict['close'])))""" 有了x軸與y軸的數據，就可以繪制折線圖了。由于數據點比較多，x軸要顯示346個日期， 在有限的屏幕上會顯得十分擁擠。因此我們需要pygal的配置參數，對圖形進行適當的調整 """ # 創建Line實例時，分別設置x_label_rotation、show_minor_x_labels作為初始化參數 # x_label_rotation=20讓x軸上的日期標簽順時針旋轉20°，show_minor_x_labels=False告訴圖形不用顯示所有的x軸標簽 line_chart = pygal.Line(x_label_rotation=20, show_minor_x_labels=False) line_chart.title = '收盤價（￥）' line_chart.x_labels = dates # x軸坐標每隔20天顯示一次 N = 20 line_chart.x_labels_major = dates[::N] line_chart.add('收盤價', close) line_chart.render_to_file('收盤價折線圖（￥）.svg')

運行結果

注意：上圖是以網頁的形式表示出來的，在文件目錄下面找到他雙擊

三、進行時間序列分析

??進行時間序列分析總是期望發現趨勢，周期性和噪聲，從而能夠描述事實，預測未來，做出決策。
由上面的折線圖，在每個季度末（3、6、9月）似乎有一些相似的波動。為了驗證周期性的假設，我們用python的math模塊來解決這個問題，這里用math里面的以10為底的對數函數math.log10計算收盤價，日期仍保持不變，這種方式稱作半對數變換。

上代碼

# coding = utf-8import json import pygal import math# import requests """下載收盤數據（注明：這個url有問題，我用多臺電腦測試了都是報錯的，但是方法是沒錯的,直接從網上下載了json文件，見btc_close_2017.json）""" # json_url = 'https://raw.githubusercontent.com/muxuezi/btc/master/btc_close_2017.json' # # req = requests.get(json_url) # #將數據寫入文件 # with open('btc_close_2017_request.json','w') as f: # f.write(req.text) # file_requests =req.json()"""將數據加載到一個列表當中""" filename = 'btc_close_2017.json' with open(filename) as f:# 將數據存儲在btc_data中btc_date = json.load(f)# 創建5個列表，分別存儲日期和收盤價 dates = [] months = [] weeks = [] weekdays = [] close = [] # 打印每一天的信息 for btc_dict in btc_date:dates.append(btc_dict['date'])months.append(int(btc_dict['month']))weeks.append(int(btc_dict['week']))weekdays.append(btc_dict['weekday'])close.append(int(float(btc_dict['close'])))""" 有了x軸與y軸的數據，就可以繪制折線圖了。由于數據點比較多，x軸要顯示346個日期， 在有限的屏幕上會顯得十分擁擠。因此我們需要pygal的配置參數，對圖形進行適當的調整 """ # 創建Line實例時，分別設置x_label_rotation、show_minor_x_labels作為初始化參數 # x_label_rotation=20讓x軸上的日期標簽順時針旋轉20°，show_minor_x_labels=False告訴圖形不用顯示所有的x軸標簽 line_chart = pygal.Line(x_label_rotation=20, show_minor_x_labels=False) line_chart.title = '收盤價對數變換（￥）' line_chart.x_labels = dates # x軸坐標每隔20天顯示一次 N = 20 line_chart.x_labels_major = dates[::N] close_log = [math.log10(_) for _ in close] line_chart.add('log收盤價', close_log) line_chart.render_to_file('收盤價對數變換折線圖（￥）.svg')

運行結果

四、收盤價均值

由于需要將函數按月份，數據，周幾分組，再計算每組的均值，因此導入python標準庫itertools的函數groupby

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月日均值

# coding = utf-8import json import pygal import math from itertools import groupby# import requests """下載收盤數據（注明：這個url有問題，我用多臺電腦測試了都是報錯的，但是方法是沒錯的,直接從網上下載了json文件，見btc_close_2017.json）""" # json_url = 'https://raw.githubusercontent.com/muxuezi/btc/master/btc_close_2017.json' # # req = requests.get(json_url) # #將數據寫入文件 # with open('btc_close_2017_request.json','w') as f: # f.write(req.text) # file_requests =req.json()"""將數據加載到一個列表當中""" filename = 'btc_close_2017.json' with open(filename) as f:# 將數據存儲在btc_data中btc_date = json.load(f)# 創建5個列表，分別存儲日期和收盤價 dates = [] months = [] weeks = [] weekdays = [] close = [] # 打印每一天的信息 for btc_dict in btc_date:dates.append(btc_dict['date'])months.append(int(btc_dict['month']))weeks.append(int(btc_dict['week']))weekdays.append(btc_dict['weekday'])close.append(int(float(btc_dict['close'])))def draw_line(x_data, y_data, title, y_legend):xy_map = []#將x、y軸的數據進行合并排序再進行分組for x, y in groupby(sorted(zip(x_data, y_data)), key=lambda _: _[0]):y_list = [v for _, v in y]#求出每組的均值，存儲到xy_map變量中xy_map.append([x, sum(y_list) / len(y_list)])#將xy_map中存儲的x軸y軸的數據分離x_unique, y_mean = [*zip(*xy_map)]line_chart = pygal.Line()line_chart.title = titleline_chart.x_labels = x_uniqueline_chart.add(y_legend, y_mean)line_chart.render_to_file(title + '.svg')return line_chartidx_month = dates.index('2017-12-01') line_chart_month = draw_line(months[:idx_month], close[:idx_month], '收盤價月日均值(￥)', '月日均值') line_chart_month

運行結果

周日均值

# coding = utf-8import json import pygal import math from itertools import groupby# import requests """下載收盤數據（注明：這個url有問題，我用多臺電腦測試了都是報錯的，但是方法是沒錯的,直接從網上下載了json文件，見btc_close_2017.json）""" # json_url = 'https://raw.githubusercontent.com/muxuezi/btc/master/btc_close_2017.json' # # req = requests.get(json_url) # #將數據寫入文件 # with open('btc_close_2017_request.json','w') as f: # f.write(req.text) # file_requests =req.json()"""將數據加載到一個列表當中""" filename = 'btc_close_2017.json' with open(filename) as f:# 將數據存儲在btc_data中btc_date = json.load(f)# 創建5個列表，分別存儲日期和收盤價 dates = [] months = [] weeks = [] weekdays = [] close = [] # 打印每一天的信息 for btc_dict in btc_date:dates.append(btc_dict['date'])months.append(int(btc_dict['month']))weeks.append(int(btc_dict['week']))weekdays.append(btc_dict['weekday'])close.append(int(float(btc_dict['close'])))def draw_line(x_data, y_data, title, y_legend):xy_map = []# 將x、y軸的數據進行合并排序再進行分組for x, y in groupby(sorted(zip(x_data, y_data)), key=lambda _: _[0]):y_list = [v for _, v in y]# 求出每組的均值，存儲到xy_map變量中xy_map.append([x, sum(y_list) / len(y_list)])# 將xy_map中存儲的x軸y軸的數據分離x_unique, y_mean = [*zip(*xy_map)]line_chart = pygal.Line()line_chart.title = titleline_chart.x_labels = x_uniqueline_chart.add(y_legend, y_mean)line_chart.render_to_file(title + '.svg')return line_chart""" 2017-1-02 --- 2017-12-10 （前49周）的日均值 2017年1月1日是周日，歸屬為2016年52周，因此2017年的第一周從2017年1月2日開始，取數時需要將第一天去掉 另外，2017年第49周周日是2017年12月10日，因此我們通過dates查找2017-12-11的索引位置，確定周數和收盤價的取值范圍 """ idx_weeks = dates.index('2017-12-11') line_chart_weeks = draw_line(weeks[1:idx_weeks], close[1:idx_weeks], '收盤價周日均值(￥)', '周日均值') line_chart_weeks

運行結果

星期均值

# coding = utf-8import json import pygal import math from itertools import groupby# import requests """下載收盤數據（注明：這個url有問題，我用多臺電腦測試了都是報錯的，但是方法是沒錯的,直接從網上下載了json文件，見btc_close_2017.json）""" # json_url = 'https://raw.githubusercontent.com/muxuezi/btc/master/btc_close_2017.json' # # req = requests.get(json_url) # #將數據寫入文件 # with open('btc_close_2017_request.json','w') as f: # f.write(req.text) # file_requests =req.json()"""將數據加載到一個列表當中""" filename = 'btc_close_2017.json' with open(filename) as f:# 將數據存儲在btc_data中btc_date = json.load(f)# 創建5個列表，分別存儲日期和收盤價 dates = [] months = [] weeks = [] weekdays = [] close = [] # 打印每一天的信息 for btc_dict in btc_date:dates.append(btc_dict['date'])months.append(int(btc_dict['month']))weeks.append(int(btc_dict['week']))weekdays.append(btc_dict['weekday'])close.append(int(float(btc_dict['close'])))def draw_line(x_data, y_data, title, y_legend):xy_map = []# 將x、y軸的數據進行合并排序再進行分組for x, y in groupby(sorted(zip(x_data, y_data)), key=lambda _: _[0]):y_list = [v for _, v in y]# 求出每組的均值，存儲到xy_map變量中xy_map.append([x, sum(y_list) / len(y_list)])# 將xy_map中存儲的x軸y軸的數據分離x_unique, y_mean = [*zip(*xy_map)]line_chart = pygal.Line()line_chart.title = titleline_chart.x_labels = x_uniqueline_chart.add(y_legend, y_mean)line_chart.render_to_file(title + '.svg')return line_chart""" 繪制每周中各天的均值 為了使用完整的時間段，還像前面那樣取2017-01-02----2017-12-10的數據，同樣通過dates來查找2017-12-11的索引位置，確定周數和收盤價的取數范圍 但是，由于這里的周幾是字符串，按周一到周日的順序排列，而不是單詞首字母的順序，繪圖x軸標簽的順序會有問題。 原來的周幾都是英文單詞，還可以將其調整為中文 """ idx_weeks = dates.index('2017-12-11') # 列出一周7天的英語單詞，將weekdays的內容轉換為1-7的整數 wd = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday'] weekdays_int = [wd.index(w) + 1 for w in weekdays[1:idx_weeks]]line_chart_weekday = draw_line(weekdays_int, close[1:idx_weeks], '收盤價星期均值(￥)', '星期均值') line_chart_weekday.x_labels = ['周一', '周二', '周三', '周四', '周五', '周六', '周天'] line_chart_weekday.render_to_file('收盤價星期均值（￥）.svg')

運行結果

五、數據儀盤表

前面已經繪制了五幅圖，分別是收盤價折線圖，收盤價對數變換折線圖，收盤價月均值，收盤價周均值，收盤價星期均值，每個svg文件打開都是獨立的頁面，如果我們能夠將他們整合在一起，就可以很方便進行長期管理、檢測和分析。另外，新的圖表也可以十分方便地加入進來，這樣就形成了一個數據儀表盤

# coding = utf-8import json import pygal import math from itertools import groupby# import requests """下載收盤數據（注明：這個url有問題，我用多臺電腦測試了都是報錯的，但是方法是沒錯的,直接從網上下載了json文件，見btc_close_2017.json）""" # json_url = 'https://raw.githubusercontent.com/muxuezi/btc/master/btc_close_2017.json' # # req = requests.get(json_url) # #將數據寫入文件 # with open('btc_close_2017_request.json','w') as f: # f.write(req.text) # file_requests =req.json()"""將數據加載到一個列表當中""" filename = 'btc_close_2017.json' with open(filename) as f:# 將數據存儲在btc_data中btc_date = json.load(f)# 創建5個列表，分別存儲日期和收盤價 dates = [] months = [] weeks = [] weekdays = [] close = [] # 打印每一天的信息 for btc_dict in btc_date:dates.append(btc_dict['date'])months.append(int(btc_dict['month']))weeks.append(int(btc_dict['week']))weekdays.append(btc_dict['weekday'])close.append(int(float(btc_dict['close'])))# 創建Line實例時，分別設置x_label_rotation、show_minor_x_labels作為初始化參數 # x_label_rotation=20讓x軸上的日期標簽順時針旋轉20°，show_minor_x_labels=False告訴圖形不用顯示所有的x軸標簽 line_chart = pygal.Line(x_label_rotation=20, show_minor_x_labels=False) line_chart.title = '收盤價（￥）' line_chart.x_labels = dates # x軸坐標每隔20天顯示一次 N = 20 line_chart.x_labels_major = dates[::N] line_chart.add('收盤價', close) line_chart.render_to_file('收盤價折線圖（￥）.svg')# 創建Line實例時，分別設置x_label_rotation、show_minor_x_labels作為初始化參數 # x_label_rotation=20讓x軸上的日期標簽順時針旋轉20°，show_minor_x_labels=False告訴圖形不用顯示所有的x軸標簽 line_chart = pygal.Line(x_label_rotation=20, show_minor_x_labels=False) line_chart.title = '收盤價對數變換（￥）' line_chart.x_labels = dates # x軸坐標每隔20天顯示一次 N = 20 line_chart.x_labels_major = dates[::N] close_log = [math.log10(_) for _ in close] line_chart.add('log收盤價', close_log) line_chart.render_to_file('收盤價對數變換折線圖（￥）.svg') line_chartdef draw_line(x_data, y_data, title, y_legend):xy_map = []for x, y in groupby(sorted(zip(x_data, y_data)), key=lambda _: _[0]):y_list = [v for _, v in y]xy_map.append([x, sum(y_list) / len(y_list)])x_unique, y_mean = [*zip(*xy_map)]line_chart = pygal.Line()line_chart.title = titleline_chart.x_labels = x_uniqueline_chart.add(y_legend, y_mean)line_chart.render_to_file(title + '.svg')return line_chartidx_month = dates.index('2017-12-01') line_chart_month = draw_line(months[:idx_month], close[:idx_month], '收盤價月日均值（￥）', '月日均值') line_chart_monthidx_week = dates.index('2017-12-11') line_chart_week = draw_line(weeks[1:idx_week], close[1:idx_week], '收盤價周日均值（￥）', '周日均值') line_chart_weekidx_week = dates.index('2017-12-11') wd = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday','Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday'] weekdays_int = [wd.index(w) + 1 for w in weekdays[1:idx_week]] line_chart_weekday = draw_line(weekdays_int, close[1:idx_week], '收盤價星期均值（￥）', '星期均值') line_chart_weekday.x_labels = ['周一', '周二', '周三', '周四', '周五', '周六', '周日'] line_chart_weekday.render_to_file('收盤價星期均值（￥）.svg') line_chart_weekdaywith open('收盤價Dashboard.html', 'w', encoding='utf8') as html_file:html_file.write('<html><head><title>收盤價Dashboard</title><meta charset="utf-8"></head><body>\n')for svg in ['收盤價折線圖（￥）.svg', '收盤價對數變換折線圖（￥）.svg', '收盤價月日均值（￥）.svg','收盤價周日均值（￥）.svg', '收盤價星期均值（￥）.svg']:html_file.write(' <object type="image/svg+xml" data="{0}" height=500></object>\n'.format(svg))html_file.write('</body></html>')

運行結果

注意，可放大！
學習《python編程從入門到實戰》16章第二節。
以上就是全部內容啦，如果有不懂的小伙伴歡迎提出來傲！

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据分析JSON板块的基本使用（以分析比特币收盘价为例），附完整的Python代码及json文件详解---数据可视化的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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