如何在我的dataframe对象中的每一行都是图中的一个框的情况下创建一个方框?
我有一些股票数据,我想用方框图来绘制。我的数据来自雅虎金融,包括开放,高,低,关闭,调整关闭和交易量数据的每个交易日。我想要绘制一个盒子的情节,其中每个盒子是1天的OHLC价格行动。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas.io.data import DataReader
# get daily stock price data from yahoo finance for S&
我目前正致力于用Seaborn和Pandas可视化数据集。我有一些与时间有关的数据,我想用条形图来表示。
然而,我在海运业面临两个问题:
X轴上的格式化日期。
只显示少量的日期(因为在一个6个月的图表上标记每一天是没有意义的)
我在普通Matplotlib中找到了解决问题的方法,即:
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import numpy as np
N = 20
np.random.seed
在过去的几天里,我尝试了无数次,但我似乎找不到解决办法。
下面是我的当前代码,还有一些注释:
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import matplotlib.dates as mdates
import datetime
import pandas_datareader.data as web
import matplotlib.ticker as ticker
from mpl_finance import candlestick2_ohlc
from matplotlib.dates import (MONDAY,
我试图绘制股票价格,但我有一个小问题:我的日期在我的图表上是错误的。
import pandas as pd
from pandas_datareader import data
# Set the start and end date
start_date = '1990-01-01'
end_date = '2019-02-01'
# Set the ticker
ticker = 'AAPL'
# Get the data
data = data.get_data_yahoo(ticker, start_date, end_date)
da
我正试图用TimeGrouper来表示年度框图。
from pandas import Series
from pandas import DataFrame
from pandas import TimeGrouper
from matplotlib import pyplot
series = Series.from_csv('test4.csv', header=0)
groups = series.groupby(TimeGrouper('A'))
years = DataFrame()
for name, group in groups:
ye
我正在输入日本国内生产总值( GDP )的数据,并绘制一张堆叠成一条线的条形图。我希望x轴只有yyyy而没有时间戳。我读到了一个关于熊猫和物质解放时代的可比较性问题。这就是问题所在吗?当我尝试使用matplotlib Dateformatter时,返回的日期从1970开始。我怎么才能解决这个问题?
import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
import datetime
import requests
import investpy
import matplotlib.pyplot as plt
import matplo
目前,我每2秒从CSV文件读取数据点,并使用matplotlib Funcanimation绘制数据点。然而,x轴上的日期标记是相互叠加的,因此是不可读的。我正在寻找一种有效的方法来安排x-滴答,这样它们就不会堆叠在一起。
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
import pandas as pd
def animate(i):
data = pd.read_csv('data.csv')
x = data.iloc[:,0]
y4
编辑:为了使问题更简单,我将数据类型更改为与此(datetime.datetime,int)类似的Pandas DataFrame。
原文:
我有一个数量众多的数据报告,看起来就像这个(datetime.datetime,int,int),但我似乎不能正确地绘制它。我需要X轴是24小时,这个数组
np.array([datetime.datetime.time(x) for x in DataArr])
Y应该是datetime的日期(星期一、星期二等等),int应该为不同的事件提供不同的颜色,但我在matplotlib的网站上找不到一个例子。
下面是我正在寻找的一个示例:
我只是在使用plot的pandas.DataFrame方法时发现了一些非常奇怪的东西。我用的是熊猫0.19.1。这是我的MWE:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import pandas as pd
t = pd.date_range('1990-01-01', '1990-01-08', freq='1H')
x = pd.DataFrame(np.random.rand(len(t)), index=t
我一直在获取POWER BI /query数据集中的预测值。下面是我尝试使用pd.DataFrame导出y_hat值的代码。代码不会给出错误,但只返回原始数据集值,而不返回未来日期预测值。我想有一个单独的数据集,将包含未来6个月的完整预测值。可以做些什么来实现同样的目标?
# 'dataset' holds the input data for this script
dataset = dataset.drop_duplicates()
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
imp