pandas模块、mplfinance模块和matplotlib模块介绍

pandas模块

pandas为解决数据分析任务而创建,纳入了大量的库和一些标准的数据模型,简而言之,它提供了很多数据处理的方法,此文就是借用它来生成DataFrame格式的数据。

mplfinance模块和matplotlib模块

mplfinance是专用于金融数据的可视化分析模块,是基于matplotlib的实用模块程序,而matplotlib模块是python绘图领域使用最广泛的套件。简而言之,python想使用可视化,就可以使用matplotlib,想在可视化里面绘制金融方面的图标,就可以使用mplfinance。

安装mplfinance模块、pandas模块和matplotlib模块

可以使用Python包管理也就是pip来进行安装,在cmd命令行中输入 pip install mplfinance后,系统将自动安装完成。如下图:

然后依次安装Pandas模块和matplotlib模块, pip install Pandas pip install matplotlib

当然,在模块安装过程中会因为网络问题导致失败,多次尝试后仍然失败,可以更换pip源为国内镜像。

处理股票数据

该文处理的数据为一个包含股票数据的json格式文件。由于我们要使用mplfinance.plot()函数绘制K线图,而该函数就只接收pandas.DataFrame格式的数据,所以需要将json格式文件数据转换为pandas.DataFrame格式数据。

# k线图数据处理
# 读取json文件,获取数据
df = pd.read_json('AAPL.json', orient='index') # 删除无效数据数据
for index, row in df.iterrows():
if(isnot_float(row['Open'])):
df.drop(index, inplace=True) # 调整数据顺序
df = df.iloc[::-1] # 设置索引
df.set_index(['Date'], inplace=True)
# 将数据列转换为float,因为json字符串存在坏数据,所以读取的时候,所有列默认为字符串了。
df = df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore')

处理前的json数据格式如下图:



处理后的DataFrame数据格式:

设置图像大小

# 绘图
# 自定义一个10*8的画布
fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
# 对画布划分,显示在1行*1列的第一块区域,其实也仅有一块区域
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)

加载K线图并设置格式

# 加载K线图
mpf.plot(df, type='candle', ax=ax, style='binance', datetime_format='%Y-%m-%d')
# 设置横轴值为时间格式
ax.xaxis_date()
# 通过tight_layout(),实现子图集铺满
plt.tight_layout()
# 显示
plt.show()

完整代码

import matplotlib.pyplot as plt
import mplfinance as mpf
import pandas as pd # 用来判断str能否转换为float,用于剔除无效数据
def isnot_float(str):
try:
float(str)
return False
except ValueError:
print(str)
return True # k线图数据处理
# 读取json文件,获取数据
df = pd.read_json('AAPL.json', orient='index') # 删除无效数据数据
for index, row in df.iterrows():
if(isnot_float(row['Open'])):
df.drop(index, inplace=True) # 调整数据顺序
df = df.iloc[::-1] # 设置索引
df.set_index(['Date'], inplace=True)
# 将数据列转换为float,因为json字符串存在坏数据,所以读取的时候,所有列默认为字符串了。
df = df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore') # 绘图
# 自定义一个10*8的画布
fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
# 对画布划分,显示在1行*1列的第一个子图集,其实也仅有一个子图集
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) # 加载K线图
mpf.plot(df, type='candle', ax=ax, style='binance', datetime_format='%Y-%m-%d')
# 设置横轴值为时间格式
ax.xaxis_date()
# 通过tight_layout(),实现子图集铺满
plt.tight_layout()
# 显示
plt.show()

使用Python的pandas模块、mplfinance模块、matplotlib模块绘制K线图的更多相关文章

  1. python pandas 画图、显示中文、股票K线图

    目录: 1.pandas官方画图链接 2.标记图中数据点 3.画图显示中文 4.画股票K线图 5.matplotlib基本用法 6.format输出 6.format输出例子 eps_range=[0 ...

  2. 小白学Python(14)——pyecharts 绘制K线图 Kline/Candlestick

    Kline-基本示例 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Kline data = [ [2320.2 ...

  3. 用Python爬取股票数据,绘制K线和均线并用机器学习预测股价(来自我出的书)

    最近我出了一本书,<基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版>,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html,在其中用股票范例讲述Pyth ...

  4. windows下python安装Numpy、Scipy、matplotlib模块(转载)

    python下载链接     Numpy下载链接 python中Numpy包的安装及使用 Numpy包的安装 准备工作 Python安装 pip安装 将pip所在的文件夹添加到环境变量path路径中 ...

  5. [python]沪深龙虎榜数据导入通达信的自选板块,并标注于K线图上

    将沪深龙虎榜数据导入通达信的自选板块,并标注于K线图上 原理:python读取前一次处理完的计算5日后涨跌幅输出的csv文件 文件名前加"[paint]" 安照通达信的画图文件和板 ...

  6. Windows python 安装 nNumpy、Scipy、matplotlib模块

    折腾了 很久,总结一些. 首先如果python 是64位,安装32位的numpy ,Scipy,或者matplotlib 模块. 会出现很多问题. 比如当你 在python 导入 Numpy 时,导入 ...

  7. pandas 生成并排放置的条形图和箱线图

    1.代码 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 生成数据,创建 DataFrame np.r ...

  8. windows下python安装Numpy、Scipy、matplotlib模块

    来源http://blog.csdn.net/Katrina_ALi/article/details/64922107 http://blog.csdn.net/qq_16633405/article ...

  9. 【Python】模块学习之matplotlib柱状图、饼状图、动态图及解决中文显示问题

    前言 众所周知,通过数据绘图,我们可以将枯燥的数字转换成容易被人们接受的图表,从而让人留下更加深刻的印象.而大多数编程语言都有自己的绘图工具,matplotlib就是基于Python的绘图工具包,使用 ...

随机推荐

  1. 初接触matplotlib

    1,绘制简单的折线图. 1 import matplotlib.pyplot as plt 2 3 square = [1,4,9,16,25] 4 5 plt.plot(square) 6 plt. ...

  2. NET 5 Execl导入数据处理(EppLus、NPOI)

    先来简单介绍下市面上最广泛常见的三种操作excel库的优缺点1.NPOI 优点:免费开源,无需装Office即可操作excel, 支持处理的文件格式包括xls, xlsx, docx.格式 缺点:不支 ...

  3. python初学者-从小到大排序

    x=input("x=") y=input("y=") z=input("z=") if x>y: x,y=y,x if x>z ...

  4. springMVC实现定时器

    //springmvc.xml文件配置 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns ...

  5. Java将List中的实体按照某个字段进行分组的算法

    public void test() { List<User> list = new ArrayList<>(); //User 实体 测试用 String id,name; ...

  6. Android Studio连接手机调试教程已决解

    Android Studio连接手机调试教程 Windows电脑连接安卓手机需要下载安装驱动,确保电脑联上网络. 准备条件: 1.电脑上安装应用宝软件. 2.手机开发者选项里面打开USB调试,USB安 ...

  7. execute,executeQuery,executeUpdate的区别是什么?

    a.Statement的execute(String query)方法用来执行任意的SQL查询,如果查询的结果是一个ResultSet,这个方法就返回true.如果结果不是ResultSet,比如in ...

  8. JavaScript 函数节流和函数去抖

    概念 函数防抖(debounce) 当调用动作过n毫秒后,才会执行该动作,若在这n毫秒内又调用此动作则将重新计算执行时间 函数节流(throttle) 预先设定一个执行周期,当调用动作的时刻大于等于执 ...

  9. Docker本地镜像仓库搭建Nginx+BusyBox为例

    下载Busybox.Nginx镜像 docker pull busybox docker pull nginx 基于Busybox镜像创建容器,并在容器中做部分变更操作,生成新镜像 添加一些内容 正在 ...

  10. Python学习-小黑屋游戏

    给大家分享一下有趣的游戏,在大一上学期学习的内容里,小黑屋比较好玩. 1.导入函数库 先导入random.time两个函数库的使用来达到随机生成人物.生成人物加载时间的目的. import rando ...