在绘制这个共同基金数据框时遇到问题答案

【问题标题】：Having trouble plotting this data frame of mutual funds在绘制这个共同基金数据框时遇到问题
【发布时间】：2018-03-05 19:47:24
【问题描述】：

首先，这是我的数据框：

Date    2012-09-04 00:00:00 2012-09-05 00:00:00 2012-09-06 00:00:00 2012-09-07 00:00:00 2012-09-10 00:00:00 2012-09-11 00:00:00 2012-09-12 00:00:00 2012-09-13 00:00:00 2012-09-14 00:00:00 2012-09-17 00:00:00 ... 2017-08-22 00:00:00 2017-08-23 00:00:00 2017-08-24 00:00:00 2017-08-25 00:00:00 2017-08-28 00:00:00 2017-08-29 00:00:00 2017-08-30 00:00:00 2017-08-31 00:00:00 2017-09-01 00:00:00 Type
AABTX   9.73    9.73    9.83    9.86    9.83    9.86    9.86    9.96    9.98    9.96    ... 11.44   11.45   11.44   11.46   11.46   11.47   11.47   11.51   11.52   Hybrid
AACTX   9.66    9.65    9.77    9.81    9.78    9.81    9.82    9.92    9.95    9.93    ... 12.32   12.32   12.31   12.33   12.34   12.34   12.35   12.40   12.41   Hybrid
AADTX   9.71    9.70    9.85    9.90    9.86    9.89    9.91    10.02   10.07   10.05   ... 13.05   13.04   13.03   13.05   13.06   13.06   13.08   13.14   13.15   Hybrid
AAETX   9.92    9.91    10.07   10.13   10.08   10.12   10.14   10.26   10.32   10.29   ... 13.84   13.84   13.82   13.85   13.86   13.86   13.89   13.96   13.98   Hybrid
AAFTX   9.85    9.84    10.01   10.06   10.01   10.05   10.07   10.20   10.26   10.23   ... 14.09   14.08   14.07   14.09   14.11   14.11   14.15   14.24   14.26   Hybrid

这有点难以阅读，但基本上这些只是最后一列中Type 标签的几只共同基金 (638) 的收盘价。我想将所有这些都绘制在一个图上，并有一个图例标记每个图的类型。

我想看看我可能需要多少个潜在集群。这是我第一次将数据可视化，但如果您有任何其他建议，请随时提出建议。

另外，在我的第一次尝试中，我尝试了：

parallel_coordinates(closing_data, 'Type', alpha=0.2, colormap=dark2_cmap)
plt.show()

它只是显示为黑色斑点，经过一些研究，我发现它不能很好地处理大量功能。

【问题讨论】：

相关代码最好贴出来

标签： python pandas plot cluster-analysis

【解决方案1】：

您可能正在寻找类似 @987654321@ 的东西，它在 scikit-learn 机器学习库中实现。它应该允许为您的数据找到最佳数量的集群。

【讨论】：

【解决方案2】：

我的建议是转置数据帧，因为时间戳更自然地作为索引出现，您将能够将单个时间序列处理为 df.AABTX 或 df['AABTX']。

如果时间序列数量较少，您可以尝试 df.plot()，但是当它相当大时，您不应该惊讶于最初看到一些混乱。

尝试绘制数据的子集，但请确保时间在索引中，而不是列名中。

【讨论】：