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。
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：
pip install Pandas pip install matplotlib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：
# 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()
import matplotlib.pyplot as pltimport mplfinance as mpfimport 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 Falseexcept 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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