Python数据分析之PMI数据图形展示_Python

Python数据分析之PMI数据图形展示

2022-12-16 11:42斜月 Python

这篇文章主要介绍了Python数据分析之PMI数据图形展示，文章介绍了简单的python爬虫,并使用numpy进行了简单的数据处理，最终使用 matplotlib 进行图形绘制，实现了直观的方式展示制造业和非制造业指数图形,需要的朋友可以参考一下

前言

前文讲述了ppi-cpi和m0-m1-m2的图形绘制，在本文中继续分享一个反映经济活动景气度的指标PMI，在本文中还是采用爬虫的方式获取数据，然后通过matplotlib绘图工具将PMI逐年数据进行展示。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。

PMI 数据获取

在获取数据之前，先讲述一下PMI(采购经理人指数) 数据背后的含义：大家都知道，制造业是一个国家的立国之本，那么PMI就是衡量一个国家制造业发展运行情况的指标，通常情况下，比 50% 为分界线来经济强弱的分水岭，大于 50% 则代表制造业处于扩张，处理 40-50 则代表衰退，40 以下就是萧条了。

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/pmi.html

采购经理人指数的数据来源如下图所示，这里只获取制造业和非制造业的指数数据即可，同比增长数据就不去获取了。

Python数据分析之PMI数据图形展示

既然知道了采购经理人指数的来源，怎么获取数据呢，是不是要复制页面进 excel 在进行解析，如果这样的做话，费时费力。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，数据交互的结果如下图所示：

Python数据分析之PMI数据图形展示

#采购经理人指数
https://datainterface.eastmoney.com/EM_DataCenter/JS.aspx?type=GJZB&sty=ZGZB&p=1&ps=200&mkt=21

# 这里也同样贴了前文中货币供应量接口、 ppi 和 cpi 的接口，会发现都是一样的，只不过mkt的参数不一样
# 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
# 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, pmi1_list, pmi2_list = [], [], []

  for node in data_list:
      node = node.replace("]", "").replace("[", "").replace("\"", "")
      arr_list = node.split(",")
      date = arr_list[0]
      if date < "2010-01-01":
          continue
      # 时间数据
      date_list.append(date)
      # 数据操作存储
      pmi1_list.append(float(arr_list[1]))
      pmi2_list.append(float(arr_list[3]))
      print(node)

最终获取到的数据如下图所示：

Python数据分析之PMI数据图形展示