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Python数据科学(九)- 使用Pandas绘制统计图表

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1.信息可视化

因为人对图像信息的解析效率比文字更高,所以可视化可以使数据更为直观,便于理解,使决策变得高效,所以信息可视化就显得尤为重要。

1.尝试做一个折线图

df.plot()方法的函数说明

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  • DataFrame还可以用于对列进行灵活处理的选项

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  • 用折线图对比各个指数的实时的开盘点位,并设置图像大小

df['open'].plot(kind='line', figsize=[5,5], legend=True, title='code') 
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# 如果需要加入折线,设置参数grid=True即可 df['open'].plot(kind='line', figsize=[10,5], legend=True, title='code', grid=True) 
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2.绘制移动平均线

  • 获取上证指数5.21日分笔历史数据
import tushare as ts df = ts.get_tick_data('000001', date='2018-05-21') 

返回值说明:

  • time:时间
  • price:成交价格
  • change:价格变动
  • volume:成交手
  • amount:成交金额(元)
  • type:买卖类型【买盘、卖盘、中性盘】
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  • 绘制当日前20条数据成交金额变动折线图
df = df.head(200) df['amount'].plot(kind='line', figsize=[15,3], legend=True, title='code', grid=True) 
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  • 绘制移动平均线
    移动平均线,Moving Average,简称MA,MA是用统计分析的方法,将一定时期内的证券价格(指数)加以平均,并把不同时间的平均值连接起来,形成一根MA,用以观察证券价格变动趋势的一种技术指标。
DataFrame.rolling(*window*,*min_periods = None*,*center = False*,                     *win_type = None*,*on = None*,*axis = 0*,*closed = None *)[[source]] 

参数说明:

  • window:int或偏移量移动窗口的大小,这仅适用于日期时间类型的索引。
  • min_periods:int,默认无窗口中需要有最小数量的观测数据(否则结果为NA)。对于由偏移量指定的窗口,这将默认为1。
  • center:布尔值,默认为False将标签设置在窗口的中心。
  • win_type:字符串,默认无提供一个窗口类型。如果None,所有点均匀加权。
  • on:字符串,可选用于计算滚动窗口的DataFrame列,而不是索引
  • closed:字符串,默认无在’右’,’左’,’双’或’既非’端点上关闭间隔。
  • axis: 轴,int或字符串,默认为0
df['mvg2']=df['amount'].rolling(window=2).mean() df[['amount', 'mvg2']].plot(kind='line',figsize=[10,5]) 
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3.绘制直方图

  • 我们找出5.21号14:55 – 14:57 这两分钟内的上证指数数据,观察它的成交金额变化
df.ix[(df.time>='14:55:00')&(df.time<='14:57:00'),'amount'].plot(kind='bar', figsize=[10,5],  legend=True, title='amount') 
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4.绘制圆饼图

import tushare  # 获取大盘指数实时行情列表 df = ts.get_index() df['diff'] = df['close'] - df['open'] df['rise'] = df['diff'] > 0  # 涨 df['fall'] = df['diff'] < 0  # 跌 
# counterclock 布尔值,可选参数,默认为:None。指定指针方向,顺时针或者逆时针 # startangle浮点类型,可选参数,默认:None。如果不是None,从x轴逆时针旋转饼图的开始角度。 df[['rise', 'fall']].sum().plot(kind='pie', figsize=[5,5], counterclock=True,                                    startangle=90, legend=True, title='diff') 
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