多列数据的读入以及处理
这次我们用到的数据是煤炭5500周价格的最高价和最低价。左侧为价格的数据表格，右侧为日期。
一、导入数据
这里我们就直接跳过讲解，如有不懂的，详见上一篇博客。见代码。
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import matplotlib.pyplot as pltimport replt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置字体plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 设置正负号# 导入数据，日期with open('日期.csv', encoding='gbk') as oo: day = oo.read()day_str = day.replace('\n', ',') # 换行替换成逗号day_list = re.split('[,]', day_str)list_days = []for s in range(len(day_list)-1): # 获得时间 list_days.append(day_list[s])# 将x转换成时间类型# 导入数据，金额with open('煤炭5500周价格波动数据.csv', encoding='gbk') as pp: sk = pp.read()ll = sk.replace('\n', ',') # 换行替换成逗号list_1 = re.split('[,]', ll) # 分割数据list_2 = []for s in range(len(list_1)-1): list_2.append(int(float(list_1[s]))) |
现在我们已经讲数据读取到相关的列表里，输出一下。
输出结果：
['2019/12/27', '2019/12/20', '2019/12/13', '2019/12/6', '2019/11/29', '2019/11/22', '2019/11/15', '2019/11/8', '2019/11/1', '2019/10/25', '2019/10/18', '2019/10/11', '2019/9/27', '2019/9/20', '2019/9/12', '2019/9/12', '2019/9/6', '2019/8/30', '2019/8/23', '2019/8/16', '2019/8/9', '2019/8/2', '2019/7/26', '2019/7/19', '2019/7/12', '2019/7/5', '2019/6/28', '2019/6/21', '2019/6/14', '2019/6/7', '2019/5/31', '2019/5/24', '2019/5/17', '2019/5/10', '2019/4/26', '2019/4/19', '2019/4/12', '2019/4/5', '2019/3/29', '2019/3/22', '2019/3/15', '2019/3/8', '2019/3/1', '2019/2/22', '2019/2/15', '2019/2/1', '2019/1/25', '2019/1/18', '2019/1/18', '2019/1/11', '2019/1/4', '2018/12/28']
[550, 555, 550, 555, 550, 555, 550, 555, 550, 555, 550, 555, 550, 555, 550, 555, 560, 565, 570, 575, 575, 580, 580, 585, 585, 590, 585, 590, 585, 590, 585, 590, 580, 585, 580, 585, 580, 590, 575, 585, 580, 590, 595, 600, 590, 600, 590, 595, 600, 605, 605, 615, 600, 610, 590, 600, 590, 600, 590, 600, 595, 600, 610, 620, 615, 620, 615, 620, 615, 625, 620, 625, 630, 640, 620, 630, 620, 625, 620, 630, 625, 630, 635, 645, 615, 625, 600, 605, 600, 605, 585, 590, 590, 595, 590, 595, 590, 595, 580, 590, 585, 595, 575, 580]
二、处理价格数据
我们可以看到0，2，4，6，8.......等偶数位的数值是周最低价，而单数位的数值是周最高价。我们可以用循环的方式读取到相关的数据。
代码如下。
这样就可以把数据进行分组了。以此类推，可以导入多列数据。
根据观察可以看到，时间列表是以降序的方式排列的，我们需要将数据转置过来，让列表数据改为升序。方法一、调整导入的CSV文件的数据顺序。方法二、我们引入reversed()函数。该函数有两种写法，作用主要是将列表，range()，字典里的数据进行逆向排列。
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逆转对象：list_x写法一、xxx = reversed(list_x)写法二、直接使用list(reversed(list_x)) |
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aaa = reversed(list_average) 转置一个作为样例# 以上分割取得list_high,low,average# 设置x轴,y轴标签,设置表格标题plt.xlabel('时间')plt.ylabel('价格')plt.title('最高价/最低价/均价周期波动图')plt.legend(loc='upper right')plt.figure(figsize=(9, 8))输出图片大小900px*800px |
图表制作
需要的数据我们已经处理好了，接着就是生成图表。
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import matplotlib.pyplot as pltimport replt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置字体plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 设置正负号# 导入数据，日期with open('日期.csv', encoding='gbk') as oo: day = oo.read()day_str = day.replace('\n', ',') # 换行替换成逗号day_list = re.split('[,]', day_str)list_days = []for s in range(len(day_list)-1): # 获得时间 list_days.append(day_list[s])print(list_days)# 将x转换成时间类型# 导入数据，金额with open('煤炭5500周价格波动数据.csv', encoding='gbk') as pp: sk = pp.read()ll = sk.replace('\n', ',') # 换行替换成逗号list_1 = re.split('[,]', ll) # 分割数据list_2 = []for s in range(len(list_1)-1): list_2.append(int(float(list_1[s])))print(list_2)list_high = [] # 最高list_low = [] # 最低list_average = [] # 均值for k in range(len(list_2)): if k % 2 == 0: list_low.append(list_2[k]) list_average.append((list_2[k]+list_2[k+1])/2) else: list_high.append(list_2[k])aaa = reversed(list_average)# 以上分割取得list_high,low,average# 设置x轴,y轴标签,设置表格标题plt.xlabel('时间')plt.ylabel('价格')plt.title('最高价/最低价/均价周期波动图')# 设置标注 plt.figure(figsize=(9, 8)) # 制作折现图plt.plot(range(len(list_low)), list(reversed(list_high)), label='最高价', color='brown',marker='o',markerfacecolor='c',markersize='5')plt.plot(range(len(list_low)), list(reversed(list_low)), label='最低价', color='skyblue',marker='s',markerfacecolor='r',markersize='5')plt.plot(range(len(list_low)), list(reversed(list_average)), label='均价', color='lawngreen',marker='h',markerfacecolor='coral',markersize='5')# 设置标注plt.legend(loc='upper right') # 右上upper right 右下lower rightplt.show() |
这是到目前我们制作出来的折线图
替换x轴坐标点更改成日期
这里我们使用到plt.xticks()
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书写格式：plt.xticks(被替换的数值（数据长的的列表），替换的数据，数据方向（默认横向）)plt.xticks(range(len(list_low)), list(reversed(list_days)), rotation='vertical')vertical：数值方向，也可以写角度。 |
到这了我们就完成了全部的代码。
结束：最终代码
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import matplotlib.pyplot as pltimport replt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置字体plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 设置正负号# 导入数据，日期with open('日期.csv', encoding='gbk') as oo: day = oo.read()day_str = day.replace('\n', ',') # 换行替换成逗号day_list = re.split('[,]', day_str)list_days = []for s in range(len(day_list)-1): # 获得时间 list_days.append(day_list[s])print(list_days)# 将x转换成时间类型# 导入数据，金额with open('煤炭5500周价格波动数据.csv', encoding='gbk') as pp: sk = pp.read()ll = sk.replace('\n', ',') # 换行替换成逗号list_1 = re.split('[,]', ll) # 分割数据list_2 = []for s in range(len(list_1)-1): list_2.append(int(float(list_1[s])))print(list_2)list_high = [] # 最高list_low = [] # 最低list_average = [] # 均值for k in range(len(list_2)): if k % 2 == 0: list_low.append(list_2[k]) list_average.append((list_2[k]+list_2[k+1])/2) else: list_high.append(list_2[k])aaa = reversed(list_average)# 以上分割取得list_high,low,average# 设置x轴,y轴标签,设置表格标题plt.xlabel('时间')plt.ylabel('价格')plt.title('最高价/最低价/均价周期波动图')# 设置标注 plt.figure(figsize=(9, 8)) plt.xticks(range(len(list_low)), list(reversed(list_days)), rotation='vertical')# 设置折现图plt.plot(range(len(list_low)), list(reversed(list_high)), label='最高价', color='brown',marker='o',markerfacecolor='c',markersize='5')plt.plot(range(len(list_low)), list(reversed(list_low)), label='最低价', color='skyblue',marker='s',markerfacecolor='r',markersize='5')plt.plot(range(len(list_low)), list(reversed(list_average)), label='均价', color='lawngreen',marker='h',markerfacecolor='coral',markersize='5')# 设置标注plt.legend(loc='upper right') plt.show() |
结果示意图：
总结
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原文链接：https://blog.csdn.net/Eli_change/article/details/108685669
