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pandas模块、mplfinance模块和matplotlib模块介绍

pandas模块

pandas为解决数据分析任务而创建，纳入了大量的库和一些标准的数据模型，简而言之，它提供了很多数据处理的方法，此文就是借用它来生成DataFrame格式的数据。

mplfinance模块和matplotlib模块

mplfinance是专用于金融数据的可视化分析模块，是基于matplotlib的实用模块程序，而matplotlib模块是python绘图领域使用最广泛的套件。简而言之，python想使用可视化，就可以使用matplotlib，想在可视化里面绘制金融方面的图标，就可以使用mplfinance。

安装mplfinance模块、pandas模块和matplotlib模块

可以使用Python包管理也就是pip来进行安装，在cmd命令行中输入 pip install mplfinance后，系统将自动安装完成。如下图：mpifinance.png
然后依次安装Pandas模块和matplotlib模块， pip install Pandas pip install matplotlib
当然，在模块安装过程中会因为网络问题导致失败，多次尝试后仍然失败，可以更换pip源为国内镜像。

处理股票数据

该文处理的数据为一个包含股票数据的json格式文件。由于我们要使用mplfinance.plot()函数绘制K线图，而该函数就只接收pandas.DataFrame格式的数据，所以需要将json格式文件数据转换为pandas.DataFrame格式数据。

# k线图数据处理
# 读取json文件,获取数据
df = pd.read_json('AAPL.json', orient='index')

# 删除无效数据数据
for index, row in df.iterrows():
    if(isnot_float(row['Open'])):
        df.drop(index, inplace=True)

# 调整数据顺序
df = df.iloc[::-1]

# 设置索引
df.set_index(['Date'], inplace=True)
# 将数据列转换为float,因为json字符串存在坏数据，所以读取的时候，所有列默认为字符串了。
df = df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore')

处理前的json数据格式如下图：
json.png
处理后的DataFrame数据格式：
dataframe.png

设置图像大小

# 绘图
# 自定义一个10*8的画布
fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
# 对画布划分，显示在1行*1列的第一块区域，其实也仅有一块区域
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)

加载K线图并设置格式

# 加载K线图
mpf.plot(df, type='candle', ax=ax, style='binance', datetime_format='%Y-%m-%d')
# 设置横轴值为时间格式
ax.xaxis_date()
# 通过tight_layout(),实现子图集铺满
plt.tight_layout()
# 显示
plt.show()

完整代码

import matplotlib.pyplot as plt
import mplfinance as mpf
import pandas as pd


# 用来判断str能否转换为float，用于剔除无效数据
def isnot_float(str):
    try:
        float(str)
        return False
    except ValueError:
        print(str)
        return True


# k线图数据处理
# 读取json文件,获取数据
df = pd.read_json('AAPL.json', orient='index')

# 删除无效数据数据
for index, row in df.iterrows():
    if(isnot_float(row['Open'])):
        df.drop(index, inplace=True)

# 调整数据顺序
df = df.iloc[::-1]

# 设置索引
df.set_index(['Date'], inplace=True)
# 将数据列转换为float,因为json字符串存在坏数据，所以读取的时候，所有列默认为字符串了。
df = df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore')

# 绘图
# 自定义一个10*8的画布
fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
# 对画布划分，显示在1行*1列的第一个子图集，其实也仅有一个子图集
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)

# 加载K线图
mpf.plot(df, type='candle', ax=ax, style='binance', datetime_format='%Y-%m-%d')
# 设置横轴值为时间格式
ax.xaxis_date()
# 通过tight_layout(),实现子图集铺满
plt.tight_layout()
# 显示
plt.show()

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