python - pandas 条形图结合线图显示了从 1970 年开始的时间轴

Question

我正在尝试绘制股票市场图表

时间序列与收盘价以及时间序列与交易量。

x 轴以某种方式显示 1970 年的时间

下面是图和代码

代码是:

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates


pd_data = pd.DataFrame(data, columns=['id', 'symbol', 'volume', 'high', 'low', 'open', 'datetime','close','datetime_utc','created_at'])

pd_data['DOB'] = pd.to_datetime(pd_data['datetime_utc']).dt.strftime('%Y-%m-%d') 

pd_data.set_index('DOB')

print(pd_data)

print(pd_data.dtypes)

ax=pd_data.plot(x='DOB',y='close',kind = 'line')
ax.set_ylabel("price")

#ax.pd_data['volume'].plot(secondary_y=True,  kind='bar')
ax1=pd_data.plot(y='volume',secondary_y=True, ax=ax,kind='bar')
ax1.set_ylabel('Volumne')


# Choose your xtick format string
date_fmt = '%d-%m-%y'

date_formatter = mdates.DateFormatter(date_fmt)
ax1.xaxis.set_major_formatter(date_formatter)

# set monthly locator
ax1.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator(interval=1))

# set font and rotation for date tick labels
plt.gcf().autofmt_xdate()

plt.show()

还在没有 ax=ax

的情况下独立尝试了这两个图

ax=pd_data.plot(x='DOB',y='close',kind = 'line')
ax.set_ylabel("price")

ax1=pd_data.plot(y='volume',secondary_y=True,kind='bar')
ax1.set_ylabel('Volumne')

然后价格图正确显示年份而体积图显示 1970

如果我交换它们

ax1=pd_data.plot(y='volume',secondary_y=True,kind='bar')
ax1.set_ylabel('Volumne')

ax=pd_data.plot(x='DOB',y='close',kind = 'line')
ax.set_ylabel("price")

现在成交量图正确显示年份，而价格图显示 1970 年

我尝试删除 secondary_y 并将 bar 更改为 line。但是没有运气

第一张图表后的 pandas 数据以某种方式改变了年份。

Answer 1

我找不到 1970 的原因，而是使用 matplotlib.pyplot 来绘图而不是间接使用 pandas 并且还传递了数据时间数组而不是 pandas

所以下面的代码有效

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import pandas as pd
import datetime as dt
import numpy as np

pd_data = pd.read_csv("/home/stockdata.csv",sep='\t')

pd_data['DOB'] = pd.to_datetime(pd_data['datetime2']).dt.strftime('%Y-%m-%d')

dates=[dt.datetime.strptime(d,'%Y-%m-%d').date() for d in pd_data['DOB']]

plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%m/%d/%Y'))
plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator(interval=2))
plt.bar(dates,pd_data['close'],align='center')
plt.gca().xaxis.set_minor_locator(plt.MultipleLocator(1))
plt.gcf().autofmt_xdate()
plt.show()

我创建了一个日期时间格式的日期数组。如果我使用它制作图表，那么日期将不再显示为 1970 年

open    high    low close   volume  datetime    datetime2
35.12   35.68   34.79   35.58   1432995 1244385200000   2012-6-15 10:30:00
35.69   36.02   35.37   35.78   1754319 1244371600000   2012-6-16 10:30:00
35.69   36.23   35.59   36.23   3685845 1245330800000   2012-6-19 10:30:00
36.11   36.52   36.03   36.32   2635777 1245317200000   2012-6-20 10:30:00
36.54   36.6    35.8    35.9    2886412 1245303600000   2012-6-21 10:30:00
36.03   36.95   36.0    36.09   3696278 1245390000000   2012-6-22 10:30:00
36.5    37.27   36.18   37.11   2732645 1245376400000   2012-6-23 10:30:00
36.98   37.11   36.686  36.83   1948411 1245335600000   2012-6-26 10:30:00
36.67   37.06   36.465  37.05   2557172 1245322000000   2012-6-27 10:30:00
37.06   37.61   36.77   37.52   1780126 1246308400000   2012-6-28 10:30:00
37.47   37.77   37.28   37.7    1352267 1246394800000   2012-6-29 10:30:00
37.72   38.1    37.68   37.76   2194619 1246381200000   2012-6-30 10:30:00

我得到的情节是