Python - 数据科学可视化之时间序列图

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  简述

  时间序列是一系列数据点，其中每个数据点都与时间戳相关联。一个简单的例子是股票市场上某一天不同时间点的股票价格。另一个例子是一个地区一年中不同月份的降雨量。

  在下面的示例中，我们获取特定股票代码一个季度每天的股票价格值。我们将这些值捕获为 csv 文件，然后使用 pandas 库将它们组织到数据帧中。然后，我们通过将附加的 Valuedate 列重新创建为索引并删除旧的 valuedate 列，将日期字段设置为数据框的索引。
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  样本数据

  以下是给定季度不同日期的股票价格样本数据。数据保存在名为 stock.csv 的文件中

  
  ValueDate   Price
  01-01-2018, 1042.05
  02-01-2018, 1033.55
  03-01-2018, 1029.7
  04-01-2018, 1021.3
  05-01-2018, 1015.4
  ...
  ...
  ...
  ...
  23-03-2018, 1161.3
  26-03-2018, 1167.6
  27-03-2018, 1155.25
  28-03-2018, 1154
  

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  创建时间序列

  
  from datetime import datetime
  import pandas as pd
  import matplotlib.pyplot as plt
  data = pd.read_csv('path_to_file/stock.csv')
  df = pd.DataFrame(data, columns = ['ValueDate', 'Price'])
  # Set the Date as Index
  df['ValueDate'] = pd.to_datetime(df['ValueDate'])
  df.index = df['ValueDate']
  del df['ValueDate']
  df.plot(figsize=(15, 6))
  plt.show()
  

  它的output如下 -