Python 新手Matplotlib和熊猫从CSV文件打印

我没有接受过太多Matplotlib的培训，这看起来真的像是一个基本的绘图应用程序，但我得到的只是错误

使用Python3，我只是尝试从CSV文件中绘制历史股价数据，使用日期作为x轴，价格作为y轴。数据CSV如下所示：

（只是刚刚注意到时间差距很大，但不管怎样）

我现在使用glob只是为了识别该文件夹中的任何CSV文件，但我也尝试了指定一个特定的CSV文件名，并得到相同的错误：

KeyError: 'close'

我也尝试过只指定一个特定的列号来只绘制一个特定的列，但我不知道发生了什么

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理想情况下，我会像绘制真实股票数据一样绘制它，其中所有数据都在同一个图表上，在它自己的轴上，底部的体积在它自己的轴上，在y轴上打开高-低-关闭，在x轴上为文件中的每一行绘制日期。我尝试过几种不同的解决方案，但似乎都没有找到答案。我知道以前可能有人问过这个问题，但我已经尝试了很多不同的解决方案，但我的似乎挂断了我的电话。非常感谢新手的帮助

在这里，您可以发现csv的

标题
kwarg应该是0，因为第一行包含列名。发生的情况是，您正在构建的数据帧没有列
close
，因为它从“第二”行获取标题。如果您使用
标题
kwarg或将其更改为
header=0
，它可能会正常工作。与其他KWARG相同，无需定义它们。一个简单的
df=pd.read\u csv（file）
就可以了。
在这里，你可以发现你的csv的
标题应该是0，因为第一行包含列名。发生的情况是，您正在构建的数据帧没有列
close
，因为它从“第二”行获取标题。如果您使用
标题
kwarg或将其更改为
header=0
，它可能会正常工作。与其他KWARG相同，无需定义它们。一个简单的
df=pd.read\u csv（文件）
就可以了。
您可以根据需要对其进行修饰

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt

def plot_test(file):



    df = pandas.read_csv(file)

    # convert timestamp
    df['timestamp'] = pandas.to_datetime(df['timestamp'], format = '%Y-%m-%d %H:%M')



    # plot prices
    ax1 = plt.subplot(211)
    ax1.plot_date(df['timestamp'], df['open'], '-', label = 'open')
    ax1.plot_date(df['timestamp'], df['close'], '-', label = 'close')
    ax1.plot_date(df['timestamp'], df['high'], '-', label = 'high')
    ax1.plot_date(df['timestamp'], df['low'], '-', label = 'low')
    ax1.legend()

    # plot volume
    ax2 = plt.subplot(212)

    # issue: https://github.com/matplotlib/matplotlib/issues/9610
    df.set_index('timestamp', inplace = True)
    df.index.to_pydatetime()

    ax2.bar(df.index, df['volume'], width = 1e-3)
    ax2.xaxis_date()

    plt.show()

您可以根据需要对其进行美化

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt

def plot_test(file):



    df = pandas.read_csv(file)

    # convert timestamp
    df['timestamp'] = pandas.to_datetime(df['timestamp'], format = '%Y-%m-%d %H:%M')



    # plot prices
    ax1 = plt.subplot(211)
    ax1.plot_date(df['timestamp'], df['open'], '-', label = 'open')
    ax1.plot_date(df['timestamp'], df['close'], '-', label = 'close')
    ax1.plot_date(df['timestamp'], df['high'], '-', label = 'high')
    ax1.plot_date(df['timestamp'], df['low'], '-', label = 'low')
    ax1.legend()

    # plot volume
    ax2 = plt.subplot(212)

    # issue: https://github.com/matplotlib/matplotlib/issues/9610
    df.set_index('timestamp', inplace = True)
    df.index.to_pydatetime()

    ax2.bar(df.index, df['volume'], width = 1e-3)
    ax2.xaxis_date()

    plt.show()

唉，工作起来很有魅力。我还根据您的建议更改了“index_col=0”，以确保它取X轴的第一列。真的很感激！非常感谢。呃，工作就像一个符咒。我还根据您的建议更改了“index_col=0”，以确保它取X轴的第一列。真的很感激！非常感谢。非常感谢你！我也喜欢这本书的第二个情节。我也会实施的，非常感谢！我也喜欢这本书的第二个情节。我也将实施这一点。