Python实现时间序列可视化的方法-创新互联
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文章出自:http://pwwzsj.com/article/ddesci.html
时间序列数据在数据科学领域无处不在,在量化金融领域也十分常见,可以用于分析价格趋势,预测价格,探索价格行为等。
学会对时间序列数据进行可视化,能够帮助我们更加直观地探索时间序列数据,寻找其潜在的规律。
本文会利用Python中的matplotlib【1】库,并配合实例进行讲解。matplotlib库是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包(2D绘图库),是Python中最基本的可视化工具。
【工具】Python 3
【数据】Tushare
【注】示例注重的是方法的讲解,请大家灵活掌握。
1.单个时间序列
首先,我们从tushare.pro获取指数日线行情数据,并查看数据类型。
import tushare as ts import pandas as pd pd.set_option('expand_frame_repr', False) # 显示所有列 ts.set_token('your token') pro = ts.pro_api() df = pro.index_daily(ts_code='399300.SZ')[['trade_date', 'close']] df.sort_values('trade_date', inplace=True) df.reset_index(inplace=True, drop=True) print(df.head()) trade_date close 0 20050104 982.794 1 20050105 992.564 2 20050106 983.174 3 20050107 983.958 4 20050110 993.879 print(df.dtypes) trade_date object close float64 dtype: object
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