我用Python帮朋友做了张猪肉数据分析图，结果。。。-猪肉分析图片

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

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：

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/

F12，Network查看异步请求XHR，成功找到价格接口。

新标签页打开，在线解析Json数据，不了解这块知识的朋友可以点击在python里玩转Json数据

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：

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")

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)