Python获得交易日列表

在金融领域，我们经常需要获取股票市场的交易日列表。交易日列表是指在股票市场中可以进行交易的日期。Python提供了一些方法来获得交易日列表，本文将介绍如何使用Python来获取交易日列表，并且使用饼状图来展示交易日的分布情况。

1. 获得交易日列表的方法

1.1 使用第三方库：pandas_market_calendars

[pandas_market_calendars](

!pip install pandas_market_calendars

然后，我们可以使用get_calendar函数来获取特定市场的交易日列表，比如美国纽约证券交易所（NYSE）：

import pandas_market_calendars as mcal

# 获取NYSE的交易日历
nyse = mcal.get_calendar('NYSE')

# 获取交易日历的时间范围
schedule = nyse.schedule(start_date='2022-01-01', end_date='2022-12-31')

# 获取交易日列表
trading_days = schedule.index.date

这样，我们就可以得到2022年美国纽约证券交易所的交易日列表。

1.2 使用第三方库：pandas_datareader

[pandas_datareader](

!pip install pandas_datareader

然后，我们可以使用get_data_availability函数来获取特定股票的交易日列表。比如，我们可以获取苹果公司（AAPL）在美国纽约证券交易所的交易日列表：

import pandas_datareader as pdr

# 获取AAPL在NYSE的交易日列表
aapl = pdr.get_data_availability('AAPL', exchange='NYSE')

# 获取交易日列表
trading_days = aapl.index.date

这样，我们就可以得到苹果公司在NYSE的交易日列表。

2. 交易日列表的分布情况

获得交易日列表后，我们可以通过饼状图来展示交易日的分布情况。下面是一个使用matplotlib库绘制饼状图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 统计交易日的分布情况
distribution = {}
for day in trading_days:
    year = day.year
    if year in distribution:
        distribution[year] += 1
    else:
        distribution[year] = 1

# 绘制饼状图
labels = distribution.keys()
sizes = distribution.values()

fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
ax.axis('equal')

plt.show()

代码中，我们首先统计了交易日的分布情况，将每一年的交易日数量存储在字典distribution中。然后，使用plt.pie函数绘制饼状图，并设置autopct='%1.1f%%'来显示百分比。

3. 总结

本文介绍了两种常用的方法来获得交易日列表，并且使用饼状图展示了交易日的分布情况。通过Python提供的第三方库，我们可以方便地获取交易日列表，并且使用数据可视化工具来展示交易日的分布情况，帮助我们更好地理解市场的交易情况。

希望本文对你理解如何获得交易日列表有所帮助！