我是Sven,在此之前我要说我是Python的绝对初学者。我阅读了《从Python开始》和《Python用于数据分析》这两本书,以便至少对我所做的事情有一个基本的了解。我在下面代码中的目标是,我想显示S&;P500,过去250天的滚动平均值。表示将条形图(seaborn)与折线图(matplotlib.pyplot)相结合
在用seaborn作为柱状图绘制“S&P500数据体积”时出现了问题,因为我无法访问下属的“日期”列。我有一个想法,但我不太确定如何开始。有人有想法吗?非常感谢
我的方法介于索引、层次和分组之间
Open High Low Close Adj Close Volume
Date
1993-02-01 438.78 442.52 438.78 442.52 442.52 238570000
1993-02-02 442.52 442.87 440.76 442.55 442.55 271560000
1993-02-03 442.56 447.35 442.56 447.20 447.20 345410000
1993-02-04 447.20 449.86 447.20 449.56 449.56 351140000
1993-02-05 449.56 449.56 446.95 448.93 448.93 324710000
import pandas as pd
import numpy as np
import yfinance as yf
from datetime import datetime, timedelta
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
yesterday = datetime.now()-timedelta(1)
datetime.strftime(yesterday, "%Y-%m-%d")
SP500 = yf.download('^GSPC', start='1993-02-01', end=yesterday)
pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.2f' % x)
SP500f = SP500.head()
SP500f.groupby
#Stats_Vol = SP500["Volume"]
#Date = SP500["Date"]
#print(Stats_Vol)
#print(Stats_Vol.describe())
#sns.barplot(data=SP500, y="Volume")
#print(Stats_Vol.rolling(250).mean().plot())
plt.show()
您首先需要访问日期,它是索引
reset_index()
使其成为列相关问题 更多 >
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