股票预测数据可视化答案

【问题标题】：stock prediction data visualization股票预测数据可视化
【发布时间】：2019-04-19 15:39:41
【问题描述】：

我想从 excel 文件中获取数据并使用 matplotlib 将其可视化。数据存储为(date , price)，但日期是每天，我想每月获取。如何获得每月数据？

我的代码是

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_excel("test.xlsx")
plt.plot(data['Date'],data['price'])

和数据

Date         Price
27-Nov-2017   20
28-Nov-2017   30
29-Nov-2017   40
30-Nov-2017   50
01-Dec-2017   60
02-Dec-2017   70
03-Dec-2017   80
04-Dec-2017   10
05-Jan-2017   3
06-Jan-2017   17
07-Feb-2017   90
08-Feb-2017   55

【问题讨论】：

欢迎来到 SO。请校对并正确格式化您的问题。
您需要从Date 列中提取月份。查看 Pandas 文档中的 str.split()。

标签： python pandas matplotlib data-visualization data-analysis

【解决方案1】：

您可能想要计算每个月的平均价格并绘制它。问题变成了，你想要每个月的最高价格吗？还是最低的？我假设平均值。

【讨论】：

我有更多的 Excel 文件，其中包含更多的数据和“未安排不同的日期”，所以我无法计算每个月的价格，因为我不知道“什么时候开始和结束”

【解决方案2】：

您需要格式化日期列，然后计算所需的统计数据。这样的事情应该让你开始。

data = pd.read_csv("ex.csv", parse_dates=[0])
data.groupby(data['Date'].dt.to_period('M'))['Price'].agg(['sum'])

【讨论】：

谢谢，但是如何拆分为 2 列进行绘图？
data = data.groupby(data['Date'].dt.to_period('M'))['Price'].agg(['sum']).reset_index()