TypeError: Expect data.index as DatetimeIndex

这个错误提示表明你的数据中的索引不是`DatetimeIndex`类型，而是其他类型，比如字符串或整数等。`mpf.plot`函数要求数据的索引必须是`DatetimeIndex`类型，因为它需要将时间序列数据按照时间顺序进行绘图。

要解决这个问题，你可以将数据的索引转换为`DatetimeIndex`类型。如果你的索引是字符串类型，可以使用`pd.to_datetime`函数将其转换为`DatetimeIndex`类型，比如：

import pandas as pd

data.index = pd.to_datetime(data.index)

如果你的索引是整数类型，可以使用`pd.date_range`函数生成一个日期序列作为新的索引，然后将数据的索引修改为这个新的日期序列，比如：

import pandas as pd

start_date = '2021-01-01'
end_date = '2021-12-31'
date_range = pd.date_range(start=start_date, end=end_date)
data.index = date_range

这样，你就可以将数据的索引转换为`DatetimeIndex`类型，然后再调用`mpf.plot`函数进行绘图。

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mpf.plot(group, type='candle', mav=(5, 10, 20), volume=True, show_nontrading=True, title=title_dict)TypeError: Expect data.index as DatetimeIndex

这个错误提示表明你传递给`mpf.plot`函数的数据中的索引不是`DatetimeIndex`类型，而是其他类型，比如字符串或整数等。`mpf.plot`函数要求数据的索引必须是`DatetimeIndex`类型，因为它需要按照时间顺序对时间序列数据进行绘图。

要解决这个问题，你需要将数据的索引转换为`DatetimeIndex`类型。如果你的索引是字符串类型，可以使用`pd.to_datetime`函数将其转换为`DatetimeIndex`类型，比如：

import pandas as pd

data.index = pd.to_datetime(data.index)

如果你的索引是整数类型，可以使用`pd.date_range`函数生成一个日期序列作为新的索引，然后将数据的索引修改为这个新的日期序列，比如：

import pandas as pd

start_date = '2021-01-01'
end_date = '2021-12-31'
date_range = pd.date_range(start=start_date, end=end_date)
data.index = date_range

这样，你就可以将数据的索引转换为`DatetimeIndex`类型，然后再将修改后的数据传递给`mpf.plot`函数进行绘图，并且不会出现这个错误了。

# 绘制每个股票的K线图 fig, ax = plt.subplots() for name, group in groups: title_dict = {"title": name} mpf.plot(group, type='candle', mav=(5, 10, 20), volume=True, show_nontrading=True, title=title_dict)TypeError: Expect data.index as DatetimeIndex修改代码

在这个代码中，你需要将每个股票的数据的索引转换为`DatetimeIndex`类型，然后再调用`mpf.plot`函数进行绘图。可以在`for`循环中对每个股票的数据进行索引转换，具体代码如下：

import pandas as pd
import mplfinance as mpf
import matplotlib.pyplot as plt

for name, group in groups:
    # 将索引转换为DatetimeIndex类型
    group.index = pd.to_datetime(group.index)
    title_dict = {"title": name}
    mpf.plot(group, type='candle', mav=(5, 10, 20), volume=True, show_nontrading=True, title=title_dict)
    plt.show()  # 显示每个股票的K线图

在这个代码中，我们使用`pd.to_datetime`函数将每个股票的数据的索引转换为`DatetimeIndex`类型，然后再将修改后的数据传递给`mpf.plot`函数进行绘图，并使用`plt.show()`函数显示每个股票的K线图。这样，你就可以避免出现“Expect data.index as DatetimeIndex”这个错误了。