如何在 matplot 日期时间索引上抑制周末？

Question

在 mathplot 上绘制财务数据系列时遇到问题。

基本上，我的数据框包含一个日期时间索引和 3 列数据（市场价格：“开盘价”、“收盘价”和“PRC_RL”）。

DATETIME 索引中的数据只包含工作日。

根据日期时间索引绘制系列时会出现此问题，绘图显示周末有间隙。我该如何解决？

Answer 1

问题在于数据不再等距，这在聚合 x 轴上的标签时会产生问题。尽管如此，您仍然可以通过对数据进行切片来做到这一点：

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
# create dummy data
dates = pd.date_range(start='24/4/2020', end='24/5/2020', freq='D')
val = np.random.rand(len(dates))
df = pd.DataFrame()
df['date'] = dates
df['value'] = val

现在用

绘制虚拟数据

df.plot(x='date',y='value')

结果：

可以通过创建逻辑向量lg 来排除周末，表示非周末：

lg = []
for day in df['date']:
    day_ISO = day.isoweekday()
    if day_ISO == 6 or day_ISO == 7: # check for saturday & sunday
        lg.append( False )
    else:
        lg.append( True )

并再次绘制数据，但使用此逻辑向量进行切片：

df[lg].plot(x='date',y='value')

您还可以通过这种方式轻松查看银行假期。

上面的虚拟数据表明您实际上遗漏了数据。如果您使用财务数据，则情况并非如此，因为这些数据根本不会在周末生成。所以这条线仍然是连续的，但 x 轴不再清晰。所以我建议调整轴，例如通过为每个标签设置明确的日期，或者在情节本身中用一条灰色的小垂直线来表示被切碎的日子......或类似的东西

编辑：使用pandas.DatetimeInex

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
# create dummy data
dates = pd.date_range(start='24/4/2020', end='24/5/2020', freq='D')
val = np.random.rand(len(dates))
df = pd.DataFrame()
df['date'] = dates
df['value'] = val
df = df.set_index('date') # create a pandas.DatetimeIndex

lg = []
for day in df.index: # iterate over the indeces
    day_ISO = day.isoweekday()
    if day_ISO == 6 or day_ISO == 7: # check for saturday & sunday
        lg.append( False )
    else:
        lg.append( True )

df[lg].plot(y='value') # no need to set the x-axis explicitly