重新采样pandas df以使用matplotlib绘制金融OLHC图表

Question

我有一个数据帧df包含一个不规则的时间序列，一天有超过1000条记录，看起来或多或少是这样的：

2014-05-10 00:07:04    10
2014-05-10 00:07:48   -20
2014-05-10 00:07:51   -30
2014-05-10 00:09:28    70
2014-05-10 00:09:59    80
2014-05-10 00:10:05     0
2014-05-10 00:10:11    80
2014-05-10 00:10:22    40
2014-05-10 00:11:12    10
2014-05-10 00:12:44    80
2014-05-10 00:12:59    80
2014-05-10 00:13:15    80
2014-05-10 00:16:20    40

我正在重新采样数据帧，如下所示：

ticks = df.ix[:, ['price']]
tick_bars = ticks.price.resample('15min', how='ohlc')

产生类似这样的东西：

    open    high    low close
Timestamp               
2014-05-10 00:00:00  10  80 -30  80
2014-05-10 00:15:00  40  80 -30  10
2014-05-10 00:30:00  10  80 -30  70
2014-05-10 00:45:00  0   80 -30  70
2014-05-10 01:00:00  70  70  20  40
2014-05-10 01:15:00  70  80 -20  0

这样做之后：

from matplotlib.finance import candlestick

我尝试通过这样做来绘制OHLC图表：

candlestick(tick_bars)

获得这个：

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-66-26a465709cae> in <module>()
----> 1 candlestick(tick_bars)

TypeError: candlestick() takes at least 2 arguments (1 given)

tick_bars已经包含OLHC数据，加上x轴的时间戳。我不熟悉matplotlib，所以我不知道缺少什么参数。

我的问题是：

1）缺少的论点是什么？ 2）如何将绘图限制在特定的时间范围内（例如上午11点到下午2点），而不是绘制整个系列？ 3）是否有替代matplotlib来绘制OHLC图表？

谢谢

Answer 1

经过大量研究并询问了一些朋友，这对我有用：

tick_bars['t'] = tick_bars.index.map(dates.date2num)
fig, ax = plt.subplots()
candlestick(ax, tick_bars[['t', 'open', 'close', 'high', 'low']].values, width=1.0 / 3600 * 24)
ax.xaxis_date()

获取此图表（需要一些样式）

由于未知原因，索引（时间）需要转换为十进制数。该图表可能看起来“奇怪”，因为我使用了从均匀分布生成的随机数据，带有一些明显的大写和地板。此外，缩放需要手动完成......

需要找到一个更好的库来绘制OHLC图表。

Answer 2

重新采样的结果将时间作为数据帧的索引。发生这种情况时，在df上调用mpl函数不会传递索引。因此，如果键入tick_bars.values，则可以看到。你不会看到时间。

尝试

tick_bars.reset_index(inplace = True)
candlestick(ax,tick_bars.values)

这明确地传递了时间。