在直方图中绘制的百分比变化

Question

我正在尝试绘制库存百分比变化的直方图 我的代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv("M:/Trading/1.JOZO/ALXN.csv")
dataframe = (data['Adj Close'])
zmena1 = (dataframe.pct_change(periods = 1)*100)
data["Zmena"] = zmena1
plt.hist(zmena1, bins = "auto", range = "auto" )
plt.show

但我得到一个错误：

 mn, mx = [mi + 0.0 for mi in range]

TypeError: Can't convert 'float' object to str implicitly

我试过str(zmena1)，但可以得到它... 不知道如何通过这个...

Answer 1

从 csv 文件的名称，我猜你的数据可以从雅虎财经中检索到，所以使用Remote Access datareader 我正在下载所有 2016 年的数据来玩：

import datetime
data = web.DataReader('ALXN', data_source='yahoo', 
                      start=datetime.datetime(2016, 1, 1))

现在我可以计算[0,100] 范围内的百分比变化

data['Zmena'] = data['Adj Close'].pct_change(periods=1)*100

从那里，我肯定会使用内置的DataFrame.hist 函数：

data['Zmena'].hist()

---

使用 plt.hist

如果您确实想使用plt.hist，则需要过滤掉NaN（不是数字），特别是您将始终将一个作为第一个条目：

print(data[['Adj Close','Zmena']].head())

             Adj Close     Zmena
Date                            
2016-01-04  184.679993       NaN
2016-01-05  184.899994  0.119126
2016-01-06  184.070007 -0.448884
2016-01-07  174.369995 -5.269741
2016-01-08  168.130005 -3.578592

所以，为了使用 plt.hist：

plt.hist(data.Zmena.dropna())

另一个问题是你指定了bins = "auto", range = "auto"，如果你想默认，你真的不应该传递它们。请参阅pyplot.hist 处的两个参数的文档