Python数据分析之绘制m1-m2数据_Python

Python数据分析之绘制m1-m2数据

2022-12-16 11:39斜月 Python

这篇文章主要介绍了Python数据分析之绘制m1-m2数据，文章基于python的相关资料展开详细的内容介绍，具有一定的参考价值，需要的小伙伴可以参考一下

前言

前文讲述了ppi-cpi的图形绘制，在本文中继续分享另外一个与经济息息相关的货币数据指标M0-M1-M2，在这里还是采用爬虫的方式获取数据，然后通过matplotlib绘图工具将m0-m1-m2数据同框展示，最后通过颜色填充来表示其中的差额部分。对于新手来讲，会学习到python的基础知识、爬虫以及图形绘制的知识。

m0-m1-m2 数据获取

在获取数据之前，先讲述一下数据背后的含义：

1 m0,即流通中的现金
2 m1,即狭义货币，m1 = m0 + 活期存款
3 m2,即广义货币，m2 = m1 + 居民储蓄存款＋单位定期存款＋单位其他存款＋证券公司客户保证金

m1 是货币流动性和经济活跃的指标，m1 增加代表投资者信信心增强，经济的活跃度提高。 m1 增速大于 m2 意味着居民和企业的交易活跃，经济个体盈利能力强，景气度上升。如果 m1 小于 m2 则经济景气度下降，盈利能力下降。

既然是数据获取，就需要找一个权威的网站获取数据，这里小编采用东方财富网的数据，这里直接给出页面的访问地址：

# 货币供应量数据访问地址
https://data.eastmoney.com/cjsj/hbgyl.html

货币供应量的数据来源如下图所示，这里只获取月份数据和同比增长即可，绝对值在这里就不去获取了。

Python数据分析之绘制m1-m2数据

既然知道了货币供应量数据的来源，怎么获取数据呢，是不是要复制页面进 excel 在进行解析，no，这样的话不符合程序员的气质。我想诸位页注意到了表格下方有分页，那么肯定是有通过 ajax 和后台进行通信的，通过观察可以发现如下接口，可以获取我们想要的数据：

# 货币供应量接口
https://datainterface.eastmoney.com/EM_DataCenter/JS.aspx?type=GJZB&sty=ZGZB&p=1&ps=200&mkt=11
# 这里也同样贴了上一篇中 ppi 和 cpi 的接口，会发现都是一样的，只不过mkt的参数不一样
# ppi 数据和cpi 数据
https://datainterface.eastmoney.com/EM_DataCenter/JS.aspx?type=GJZB&sty=ZGZB&p=1&ps=10&mkt=22
https://datainterface.eastmoney.com/EM_DataCenter/JS.aspx?type=GJZB&sty=ZGZB&p=1&ps=10&mkt=19

至于数据的获取，还是使用原理的方式进行操作，使用python抓取数据，这里采用requests来获取数据：

body = requests.get(req_url).text
body = body.replace("(", "").replace(")", "")
data_list = body.split("","")

# 定义数据
date_list, m0_list, m1_list, m2_list = [], [], [], []

for node in data_list:
  node = node.replace("]", "").replace("[", "").replace("\"", "")
  arr_list = node.split(",")
  date = arr_list[0]
  if date < "2011-01-01":
      continue
  # 时间数据
  date_list.append(date)
  # 数据操作存储
  m2_list.append(float(arr_list[2]))
  m1_list.append(float(arr_list[5]))
  m0_list.append(float(arr_list[8]))
  # 0 时间
  # 1-m2总量 2-m2同比增速 3-环比增速
  # 4-m1总量 5-m1同比增速 6-环比增速
  # 7-m0总量 8-m0同比增速 9-环比增速
  print(node)

最终获取到的数据如下图所示：

Python数据分析之绘制m1-m2数据