Python数据可视化：绘制持仓榜单的“棒棒糖图”，,前言本文的文字及图片

前言

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荔枝 | 作者

Crossin的编程教室 | 来源

1. 需求

做股票分析的朋友经常会见到类似这种的期货公司持仓榜单图：

这种图就是棒棒糖图。也就是我们今天文章的目标：

绘制出期货持仓榜单的棒棒糖图

图中线的两端是圆点或者菱形，旁边都有标注持仓证券商和相对应的持多仓数或持空仓数，且左右线颜色不同。画图思路大体就是：先画水平线图，再用 scatter 散点图画线左右两端的点，然后标注两端名称，以及标题和注解。

Python 中比较常用的两种图表库是 matplotlib 和 plotly。上图就是以 matplotlib 绘制。而 Plotly 交互性更好。

更进一步，如果想让用户可以点击选择交易日期，查看该日期对应的榜单图，这就可以通过一个响应式 web 应用程序来实现。Dash 是一个基于 python 的交互式可视化 web 应用框架，matplotlib 和 Plotly 都可与 Dash 框架结合使用。

Matplotlib 大家比较熟悉。在开始之前，我们先简单介绍下 plotly 和 Dash。

2. Plotly

plotly 库（plotly.py）是一个交互式的开源绘图库，支持40多种独特的图表类型，涵盖各种统计，财务，地理，科学和三维用例，是适用于Python，R 和 JavaScript 的交互式图表库。

plotly.py 建立在 Plotly JavaScript 库（plotly.js）之上，使Python用户可以创建基于 Web 的漂亮交互式可视化效果。这些可视化效果可以显示在 Jupyter 笔记本中，可以保存到独立的 HTML 文件中，也可以作为纯 Python 使用。其官方文档上提供了各种图标的接口说明。

3. Dash

Dash 是用于构建 Web 应用程序的 Python 框架。Dash 建立在 Flask、Plotly.js 和 React.js 基础之上，即 Dash 中的控件和其触发事件都是用 React.js 包装的，Plotly.js 为 Dash 提供强大的交互式数据可视化图库，Flask 为其提供后端框架。这个框架对 python 程序员特别友好，只需要写 python 代码，不需要写 JS 代码，直接拖拽控件来用即可。感兴趣的童鞋可以去 Dash 的官方文档多多了解一下。Dash 是使用纯 Python 构建高度自定义用户界面的数据可视化应用程序的理想选择。它特别适合做数据分析、数据可视化以及仪表盘或者报告展示。可以将 Dash 应用程序部署到服务器，然后通过 URL 共享它们，不受平台和环境的限制。

4. 安装

在画图之前，我们需要装一下 Dash、plotly 相关包。可以用 pip 装：

pip install plotly dash

或者也可以用 conda 进行安装。

5. 数据格式和数据处理

测试数据来自东方财富网，用 csv 文件格式保存。

数据的格式如下，header 是日期为第一列，第3列往后为期货公司名字。表格中的负数是上面图中蓝色的空仓，正数是红色的多仓。绘图时，从表格中取出某一日期的一行记录，将持仓数目排序，把对应的数据存入列表中，之后进行画图。

首先对数据进行清洗和处理， pandas读取数据，这里需要去除 000905_SH 列，以及删除全0行。代码如下：

excel_pd = pd.read_excel(‘data/IC期货商历史数据(1).xlsx‘, index_col=‘日期‘)# 去空excel_pd.dropna()# 去除000905_SH列excel_pd = excel_pd.drop(labels=‘000905_SH‘, axis=1)# 去0行excel_pd = excel_pd[~(excel_pd == 0).all(axis=1)]# 取出时间列表，获取最大日期和最小日期，为日历选项做判断date_list = excel_pd.index.values.tolist()min_date = min(date_list)max_date = max(date_list)

接下来我们需要根据输入的日期来筛选某一行记录，分别将持空仓期货公司和持多仓期货公司取出，剔除持仓数为0的期货公司。代码如下：

def get_data_via_date_from_excel(date):    # 筛选日期    sheet1_data = excel_pd.loc[date]    # 去除列值为0    sheet1_data = sheet1_data[sheet1_data != 0]    # 排序 从小到大    sheet1_data = sheet1_data.sort_values()    # 空仓    short_hold = sheet1_data[sheet1_data < 0]    # 多仓    long_hold = sheet1_data[sheet1_data >= 0].sort_values(ascending=False)    return short_hold, long_hold

6. 画图

Matplotlib画图

创建一张画布figure和ax画图层，用ax.hlines分别画空仓水平线和多仓水平线。用ax.scatter画左右两边线的散点，使用菱形marker。使用plt.text分别画线两端的标注期货公司和持仓数。plt.annotate画排名标注，分别设置颜色和字体大小。

但这个效果是反的，我们是希望排名最前面的在上，排名最后面的下。这时我们可以设置y轴反置一下ax.invert_yaxis()。添加图例和标题以及设置坐标轴不可见，得到最终效果：

核心代码如下：

def draw_lollipop_graph(short_hold, long_hold, date):    # sheet_major.index.values.tolist()    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))    # 空仓水平线    ax.hlines(y=[i for i in range(len(short_hold))], xmin=list(short_hold), xmax=[0] * len(short_hold.index), color=‘#1a68cc‘, label=‘空‘)    # 多仓水平线    ax.hlines(y=[i for i in range(len(long_hold))], xmax=list(long_hold), xmin=[0] * len(long_hold.index), color=‘red‘, label=‘多‘)    # 画散点    ax.scatter(x=list(short_hold), y=[i for i in range(len(short_hold))], s=10, marker=‘d‘, edgecolors="#1a68cc", zorder=2, color=‘white‘)  # zorder设置该点覆盖线    ax.scatter(x=list(long_hold), y=[i for i in range(len(long_hold))], s=10, marker=‘d‘, edgecolors="red", zorder=2, color=‘white‘)  # zorder设置该点覆盖线    # 画线两端标注图    for x, y, label in zip(list(short_hold), range(len(short_hold)), short_hold.index):        plt.text(x=x, y=y, s=label+‘({}) ‘.format(abs(x)), horizontalalignment=‘right‘, verticalalignment=‘center‘, fontsize=10)    for x, y, label in zip(list(long_hold), range(len(long_hold)), long_hold.index):        plt.text(x=x, y=y, s=‘ ‘+label+‘({})‘.format(abs(x)), horizontalalignment=‘left‘, verticalalignment=‘center‘, fontsize=10)    # 设置排名    size = [17, 16, 15] + [8 for i in range(max(len(short_hold), len(long_hold))-3)]    color = [‘#b91818‘, ‘#e26012‘, ‘#dd9f10‘] + [‘#404040‘ for i in range(max(len(short_hold), len(long_hold))-3)]    for i, s, c in zip(range(max(len(short_hold), len(long_hold))+1), size, color):        plt.annotate(s=i+1, xy=(0, i), fontsize=s, ma=‘center‘, ha=‘center‘, color=c)    # 坐标轴y反置    ax.invert_yaxis()    # 坐标轴不可见    ax.set_xticks([])    ax.set_yticks([])    ax.spines[‘top‘].set_visible(False)  # 去上边框    ax.spines[‘bottom‘].set_visible(False)  # 去下边框    ax.spines[‘left‘].set_visible(False)  # 去左边框    ax.spines[‘right‘].set_visible(False)  # 去右边框    # 设置title    ax.set_title(‘黄金持仓龙虎榜单({})‘.format(date), position=(0.7, 1.07), fontdict=dict(fontsize=20, color=‘black‘))    # 自动获取ax图例句柄及其标签    handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()    plt.legend(handles=handles, ncol=2, bbox_to_anchor=(0.75, 1.05), labels=labels, edgecolor=‘white‘, fontsize=10)    # 保存fig    image_filename = "lollipop_rank.png"    plt.savefig(image_filename)    encoded_image = base64.b64encode(open(image_filename, ‘rb‘).read())    # plt.show()    return encoded_image

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Python数据可视化：绘制持仓榜单的“棒棒糖图”