我有一个数据框,其结构如下:
Date ticker adj_close
0 2016-11-21 AAPL 111.730
1 2016-11-22 AAPL 111.800
2 2016-11-23 AAPL 111.230
3 2016-11-25 AAPL 111.790
4 2016-11-28 AAPL 111.570
...
8 2016-11-21 ACN 119.680
9 2016-11-22 ACN 119.480
10 2016-11-23 ACN 119.820
11 2016-11-25 ACN 120.740
...
如何根据adj_close
与Date
的代码进行绘图?
答案 0 :(得分:47)
你可以使用:
df.plot(x='Date',y='adj_close')
或者您可以事先将索引设置为Date
,然后可以轻松绘制所需的列:
df.set_index('Date', inplace=True)
df['adj_close'].plot()
ticker
列出一个系列的图表您需要groupby之前:
df.set_index('Date', inplace=True)
df.groupby('ticker')['adj_close'].plot(legend=True)
简单的情节,
你可以使用:
df.plot(x='Date',y='adj_close')
或者您可以事先将索引设置为Date
,然后可以轻松绘制所需的列:
df.set_index('Date', inplace=True)
df['adj_close'].plot()
grouped = df.groupby('ticker')
ncols=2
nrows = int(np.ceil(grouped.ngroups/ncols))
fig, axes = plt.subplots(nrows=nrows, ncols=ncols, figsize=(12,4), sharey=True)
for (key, ax) in zip(grouped.groups.keys(), axes.flatten()):
grouped.get_group(key).plot(ax=ax)
ax.legend()
plt.show()
答案 1 :(得分:0)
类似于上述朱利安(Julien)的回答,我在以下方面取得了成功:
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,4))
for key, grp in df.groupby(['ticker']):
ax.plot(grp['Date'], grp['adj_close'], label=key)
ax.legend()
plt.show()
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