Matplotlib中的日期以日期时间格式显示

Question

我正在绘制烛台图表（ohlc+卷），不幸的是，我不知道如何以日期时间格式显示日期。有几种方法不起作用。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.finance import candlestick_ohlc
from matplotlib import style
import pandas as pd

style.use('classic')

def graph(candlestick_list):
    df = pd.DataFrame(candlestick_list)
    ohlc = df[['date', 'open', 'high', 'low', 'close']]

    ax1 = plt.subplot2grid((6,1), (0,0), rowspan=5, colspan=1)
    ax2 = plt.subplot2grid((6,1), (5,0), rowspan=5, colspan=1, sharex=ax1)
    candlestick_ohlc(ax1, ohlc.values, width=0.5, colorup='g', colordown='r')
    ax2.bar(df['date'], df['volume'])
    plt.show()

不幸的是，以下方法对我不起作用：

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], unit='s')

TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'Timestamp' and 'float'

或者这个：

import matplotlib.dates as mdates
ax1.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d'))

ValueError: year 4095909 is out of range

有人知道吗？ 多谢提前！

PS：以下列表可用于测试代码

candlestick_list = [{'date': 1496332800, 'high': 215.3209, 'low': 200.3, 'open': 211.18, 'close': 206.47999999, 'volume': 2432435.9201853, 'quoteVolume': 11813.26856836, 'weightedAverage': 205.90710404}, {'date': 1496340000, 'high': 212.0001, 'low': 205.75400533, 'open': 206.47999992, 'close': 207.85, 'volume': 1301024.6514137, 'quoteVolume': 6250.47612412, 'weightedAverage': 208.14808753}, {'date': 1496347200, 'high': 212.44999999, 'low': 206.9813717, 'open': 208.49981874, 'close': 209.99811003, 'volume': 1062083.1773221, 'quoteVolume': 5056.26107738, 'weightedAverage': 210.05307302}, {'date': 1496354400, 'high': 213.20999999, 'low': 209.61231001, 'open': 210, 'close': 211.44, 'volume': 705968.23009208, 'quoteVolume': 3335.35026592, 'weightedAverage': 211.66239639}, {'date': 1496361600, 'high': 219, 'low': 210.81410968, 'open': 211.43999994, 'close': 215.41715998, 'volume': 972040.25543603, 'quoteVolume': 4500.001815, 'weightedAverage': 216.00885852}]

Answer 1

尝试将日期转换为Matplotlib格式。通常，Matplotlib会识别并自动转换数据帧中的日期，但也有许多奇怪的情况。一般情况下，当事情不起作用时，你自己手动转换。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.finance import candlestick_ohlc
from matplotlib import style
import pandas as pd
import matplotlib.dates as mdates

def graph(candlestick_list):
    df = pd.DataFrame(candlestick_list)
    df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], unit='s')
    df['mdate'] = [mdates.date2num(d) for d in df['date']]

    ohlc = df[['mdate', 'open', 'high', 'low', 'close']]

    ax1 = plt.subplot2grid((6,1), (0,0), rowspan=5, colspan=1)
    ax2 = plt.subplot2grid((6,1), (5,0), rowspan=5, colspan=1, sharex=ax1)
    candlestick_ohlc(ax1, ohlc.values, width=0.05, colorup='g', colordown='r')
    ax2.bar(df['mdate'], df['volume'])
    ax2.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d'))
    plt.xticks(rotation=60)
    plt.show()

Documentation for date2num()。注意我添加了一个单独的mdate列。对于调试很有用，如果您还需要将常规的Pandas日期用于其他目的。在这个有限的函数内上下文中，为了保持几个日期表示，可能有点过头了。 我还细化了你的OHLC条的宽度，旋转了日期刻度，这样我可以更好地看到它们。YMMV对这种风格的调整。

最后，如果列表理解的使用因为“它没有矢量化”而冒犯了您的感觉，那么您可以一次性将其转换为matplotlib样式的日期：

df['mdate'] = mdates.date2num(df.date.dt.to_pydatetime())