<h2>简单的情节</h2>
<p>您可以使用:</p>
<pre><code>df.plot(x='Date',y='adj_close')
</code></pre>
<p>或者可以事先将索引设置为<code>Date</code>,这样就可以轻松地绘制所需的列:</p>
<pre><code>df.set_index('Date', inplace=True)
df['adj_close'].plot()
</code></pre>
<hr/>
<h2>如果您希望图表上有一个序列<code>ticker</code></h2>
<p>你需要<a href="http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.groupby.html" rel="noreferrer">groupby</a>在:</p>
<pre><code>df.set_index('Date', inplace=True)
df.groupby('ticker')['adj_close'].plot(legend=True)
</code></pre>
<p><a href="https://i.stack.imgur.com/FO9IU.png" rel="noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/FO9IU.png" alt="enter image description here"/></a></p>
<hr/>
<h2>如果您想要一个单独子批次的图表:</h2>
<pre><code>grouped = df.groupby('ticker')
ncols=2
nrows = int(np.ceil(grouped.ngroups/ncols))
fig, axes = plt.subplots(nrows=nrows, ncols=ncols, figsize=(12,4), sharey=True)
for (key, ax) in zip(grouped.groups.keys(), axes.flatten()):
grouped.get_group(key).plot(ax=ax)
ax.legend()
plt.show()
</code></pre>
<p><a href="https://i.stack.imgur.com/ExWOs.png" rel="noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/ExWOs.png" alt="enter image description here"/></a></p>