Python债市金融应用之制作城投债利差地图

NO.328

202404.06

债市研究中，在对不同省份地方债、城投债进行追踪时往往需要观测不同地域的利差情况，本篇Python债市金融应用则关注如何利用Python制作省份城投债利差地图，具体结果如下：

资料来源：西瓜财经资讯

第一步：导入相关库

在首次使用pyecharts之前要进行安装，最新的pyecharts中无法再直接使用map（from pyecharts import Map失效），现在能正常使用的是from pyecharts.charts import Map。

此外，还要按需安装如下地图。

pip install echarts-countries-pypkg

pip install echarts-china-provinces-pypkg

pip install echarts-china-cities-pypkg

pip install echarts-china-counties-pypkg

pip install echarts-china-misc-pypkg

pip install echarts-united-kingdom-pypkg

第二步：获取数据

（1）首先制作一个含有省份名称的Excel表并导入。

（2）获取当天的日期。

（3）首次使用Python的wind接口时，需要进行如下操作：wind客户端——量化——修复插件——修复Python接口。在导入“库”时已经导入了Windpy并设置为w，之后的语句需要以w.start() 开始，否则所有与wind相关的程序都无法运行，但只要运行一次后不用重复运行。本次使用的是宏观数据库下面的中国AAA地域利差数据。

（4）对edb和usedf=True获得的dataframe进行一系列数据处理，包括设置列名、转置等。

（5）使用如下语句生成一个list，其中每个元素是格式为“省份+利差”的tuple。

records_array = rate[['省份', '省份地域利差']].to_records(index=False)  #选择列并转换为记录数组

list_of_tuples = [tuple(x) for x in records_array]  #将记录数组转换为列表，每个元素是一个元组

第三步：作图

（1）设置地图的名称，取数来源，以及所需的地图区域（如“china”）。

（2）设置标题及其字体，设置最大最小值，并对颜色进行定义。如果不使用range_color=["#71ae46", "#e3852b"]，则生成的是默认颜色的地图：

（3）设置地图中的标签格式为省份名及下一行的城投债地域利差。

（4）设置图形的高和宽。

（5）获得图形（打开cmd，直接粘贴china4.html然后运行即在网页中可以直接打开图片）。

注：具体的配色可以参考

https://blog.csdn.net/dingxiang1987824/article/details/106362426/

后续，小咖不仅将更新市场分析观点，也将不时推出利用Excel（VBA）、python等工具提升金融分析效率的小贴士，欢迎大家关注公众号，一同讨论及分享。

喜欢的小伙伴麻烦点击进入公众号，点击右上角三点选择设为星标！

大国兴衰及其背后

2022，什么在赚钱？

一文看懂《积极型资产配置指南》的资产配置逻辑（全）

今年，我们错失的投资机会

如何看当前的港股投资？

开年下跌背后

2021年大类资产及基金业绩大盘点

一文看懂基金风险及基金风险管理（上）

多周期资产配置法及大类资产配置应用（全）

从《我在高盛的经济预测法》来看如何根据经济指标进行投资

全面解读债券收益率曲线（全）

中债估值/ＹＹ估值的分析与对比

如何从护城河角度识别伟大的公司？（更）

最全！黄金行情与金价决定因素分析

美林时钟深度理解及在国内市场的应用（全）

一文看懂股债跷跷板效应

从本轮人民币对美贬值看汇率历史走势和影响因素（全）

中美股指历史走势对比及未来展望

Excel制作动态报告展示界面

Python金融应用之利用geopandas制作全球利率分布图

Python金融应用之制作动态饼状图

Python金融应用之制作动态柱状图

Python金融应用之利用Plotnine作图（一）——简单柱状图

Python金融应用之利用Plotnine作图（二）——双柱状图

Python金融应用之利用Plotnine作图（三）——堆积柱状图

Python金融应用之利用Plotnine作图（四）——棒棒糖图

Python金融应用之利用Plotnine作图（五）——气泡图

Python金融应用之利用Plotnine作图（六）——散点图

Python金融应用之爬虫（一）

Python金融应用之爬虫（二）

Python金融应用之爬虫(三）

Python金融应用之爬虫(四）

Python金融应用之爬虫(五）

Python金融应用之爬虫(六）

看懂碳中和并利用python追踪碳中和板块表现

Python金融应用之提取交易日+合并截面数据

python量化入门（一）——利用特定指标筛选股票并回测

python量化入门（二）——如何确定基金的市值属性和风格属性（全）

Python金融应用之基金业绩评价体系构建

Python金融应用之利用Pyecharts做动态图——柱状图/折线图

Python金融应用之利用Pyecharts做动态图（二）——饼图/散点图

Python金融应用之利用Pyecharts做动态图（三）——地图

Python金融应用之利用Pyecharts做动态图（四）——玫瑰图

Python金融应用之利用Pyecharts做动态图（五）——词云图

Python金融应用之雷达图制作

Python金融应用之制作热力图

Python金融应用之制作词云

Python金融应用之图表制作（九）——数据透视表

Python金融应用之图表制作（八）——三维图

Python金融应用之图表制作（七）——蜡烛图

Python金融应用之图表制作（六）——色阶图

Python金融应用之图表制作（五）——合并图

Python金融应用之图表制作（四）——饼图

Python金融应用之图表制作（三）——散点图

Python金融应用之图表制作（二）——折线图

Python金融应用之图表制作（一）——柱状图

利用工具自动撰写报告(Python)——进阶版（二）

利用工具自动撰写报告(Python)——进阶版（一）

利用工具自动撰写报告(Python/Excel)——入门版