Python實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列可視化的方法
時(shí)間序列數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域無處不在,在量化金融領(lǐng)域也十分常見,可以用于分析價(jià)格趨勢(shì),預(yù)測(cè)價(jià)格,探索價(jià)格行為等。
學(xué)會(huì)對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化,能夠幫助我們更加直觀地探索時(shí)間序列數(shù)據(jù),尋找其潛在的規(guī)律。
本文會(huì)利用Python中的matplotlib【1】庫(kù),并配合實(shí)例進(jìn)行講解。matplotlib庫(kù)是一個(gè)用于創(chuàng)建出版質(zhì)量圖表的桌面繪圖包(2D繪圖庫(kù)),是Python中最基本的可視化工具。
【工具】Python 3
【數(shù)據(jù)】Tushare
【注】示例注重的是方法的講解,請(qǐng)大家靈活掌握。
1.單個(gè)時(shí)間序列
首先,我們從tushare.pro獲取指數(shù)日線行情數(shù)據(jù),并查看數(shù)據(jù)類型。
import tushare as ts import pandas as pd pd.set_option('expand_frame_repr', False) # 顯示所有列 ts.set_token('your token') pro = ts.pro_api() df = pro.index_daily(ts_code='399300.SZ')[['trade_date', 'close']] df.sort_values('trade_date', inplace=True) df.reset_index(inplace=True, drop=True) print(df.head()) trade_date close 0 20050104 982.794 1 20050105 992.564 2 20050106 983.174 3 20050107 983.958 4 20050110 993.879 print(df.dtypes) trade_date object close float64 dtype: object
交易時(shí)間列'trade_date'
不是時(shí)間類型,而且也不是索引,需要先進(jìn)行轉(zhuǎn)化。
df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date']) df.set_index('trade_date', inplace=True) print(df.head()) close trade_date 2005-01-04 982.794 2005-01-05 992.564 2005-01-06 983.174 2005-01-07 983.958 2005-01-10 993.879
接下來,就可以開始畫圖了,我們需要導(dǎo)入matplotlib.pyplot【2】
,然后通過設(shè)置set_xlabel()
和set_xlabel()
為x軸和y軸添加標(biāo)簽。
import matplotlib.pyplot as plt ax = df.plot(color='') ax.set_xlabel('trade_date') ax.set_ylabel('399300.SZ close') plt.show()
matplotlib庫(kù)中有很多內(nèi)置圖表樣式可以選擇,通過打印plt.style.available
查看具體都有哪些選項(xiàng),應(yīng)用的時(shí)候直接調(diào)用plt.style.use('fivethirtyeight')
即可。
print(plt.style.available) ['bmh', 'classic', 'dark_background', 'fast', 'fivethirtyeight', 'ggplot', 'grayscale', 'seaborn-bright', 'seaborn-colorblind', 'seaborn-dark-palette', 'seaborn-dark', 'seaborn-darkgrid', 'seaborn-deep', 'seaborn-muted', 'seaborn-notebook', 'seaborn-paper', 'seaborn-pastel', 'seaborn-poster', 'seaborn-talk', 'seaborn-ticks', 'seaborn-white', 'seaborn-whitegrid', 'seaborn', 'Solarize_Light2', 'tableau-colorblind10', '_classic_test'] plt.style.use('fivethirtyeight') ax1 = df.plot() ax1.set_title('FiveThirtyEight Style') plt.show()
2.設(shè)置更多細(xì)節(jié)
上面畫出的是一個(gè)很簡(jiǎn)單的折線圖,其實(shí)可以在plot()里面通過設(shè)置不同參數(shù)的值,為圖添加更多細(xì)節(jié),使其更美觀、清晰。
figsize(width, height)設(shè)
置圖的大小,linewidth設(shè)置線的寬度,fontsize設(shè)置字體大小。然后,調(diào)用set_title()
方法設(shè)置標(biāo)題。
ax = df.plot(color='blue', figsize=(8, 3), linewidth=2, fontsize=6) ax.set_title('399300.SZ close from 2005-01-04 to 2019-07-04', fontsize=8) plt.show()
如果想要看某一個(gè)子時(shí)間段內(nèi)的折線變化情況,可以直接截取該時(shí)間段再作圖即可,如df['2018-01-01': '2019-01-01']
dfdf_subset_1 = df['2018-01-01':'2019-01-01'] ax = df_subset_1.plot(color='blue', fontsize=10)
plt.show()
如果想要突出圖中的某一日期或者觀察值,可以調(diào)用.axvline()和.axhline()方法添加垂直和水平參考線。
ax = df.plot(color='blue', fontsize=6) ax.axvline('2019-01-01', color='red', linestyle='--') ax.axhline(3000, color='green', linestyle='--') plt.show()
也可以調(diào)用axvspan()的方法為一段時(shí)間添加陰影標(biāo)注,其中alpha參數(shù)設(shè)置的是陰影的透明度,0代表完全透明,1代表全色。
ax = df.plot(color='blue', fontsize=6) ax.axvspan('2018-01-01', '2019-01-01', color='red', alpha=0.3) ax.axhspan(2000, 3000, color='green', alpha=0.7) plt.show()
3.移動(dòng)平均時(shí)間序列
有時(shí)候,我們想要觀察某個(gè)窗口期的移動(dòng)平均值的變化趨勢(shì),可以通過調(diào)用窗口函數(shù)rolling來實(shí)現(xiàn)。下面實(shí)例中顯示的是,以250天為窗口期的移動(dòng)平均線close,以及與移動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)差的關(guān)系構(gòu)建的上下兩個(gè)通道線upper和lower。
ma = df.rolling(window=250).mean() mstd = df.rolling(window=250).std() ma['upper'] = ma['close'] + (mstd['close'] * 2) ma['lower'] = ma['close'] - (mstd['close'] * 2) ax = ma.plot(linewidth=0.8, fontsize=6) ax.set_xlabel('trade_date', fontsize=8) ax.set_ylabel('399300.SZ close from 2005-01-04 to 2019-07-04', fontsize=8) ax.set_title('Rolling mean and variance of 399300.SZ cloe from 2005-01-04 to 2019-07-04', fontsize=10) plt.show()
4.多個(gè)時(shí)間序列
如果想要可視化多個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù),同樣可以直接調(diào)用plot()方法。示例中我們從tushare.pro上面選取三只股票的日線行情數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。
# 獲取數(shù)據(jù) code_list = ['000001.SZ', '000002.SZ', '600000.SH'] data_list = [] for code in code_list: print(code) df = pro.daily(ts_code=code, start_date='20180101', end_date='20190101')[['trade_date', 'close']] df.sort_values('trade_date', inplace=True) df.rename(columns={'close': code}, inplace=True) df.set_index('trade_date', inplace=True) data_list.append(df) df = pd.concat(data_list, axis=1) print(df.head()) 000001.SZ 000002.SZ 600000.SH 000001.SZ 000002.SZ 600000.SH trade_date 20180102 13.70 32.56 12.72 20180103 13.33 32.33 12.66 20180104 13.25 33.12 12.66 20180105 13.30 34.76 12.69 20180108 12.96 35.99 12.68 # 畫圖 ax = df.plot(linewidth=2, fontsize=12) ax.set_xlabel('trade_date') ax.legend(fontsize=15) plt.show()
調(diào)用.plot.area()方法可以生成時(shí)間序列數(shù)據(jù)的面積圖,顯示累計(jì)的總數(shù)。
ax = df.plot.area(fontsize=12) ax.set_xlabel('trade_date') ax.legend(fontsize=15) plt.show()
如果想要在不同子圖中單獨(dú)顯示每一個(gè)時(shí)間序列,可以通過設(shè)置參數(shù)subplots=True
來實(shí)現(xiàn)。layout指定要使用的行列數(shù),sharex和sharey用于設(shè)置是否共享行和列,colormap='viridis'
為每條線設(shè)置不同的顏色。
df.plot(subplots=True, layout=(2, 2), sharex=False, sharey=False, colormap='viridis', fontsize=7, legend=False, linewidth=0.3) plt.show()
5.總結(jié)
本文主要介紹了如何利用Python中的matplotlib庫(kù)對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行一些簡(jiǎn)單的可視化操作,包括可視化單個(gè)時(shí)間序列并設(shè)置圖中的細(xì)節(jié),可視化移動(dòng)平均時(shí)間序列和多個(gè)時(shí)間序列。
以上所述是小編給大家介紹的Python實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列可視化的方法,希望對(duì)大家有所幫助,如果大家有任何疑問請(qǐng)給我留言,小編會(huì)及時(shí)回復(fù)大家的。在此也非常感謝大家對(duì)腳本之家網(wǎng)站的支持!
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