jupyternoterbook,读取excel文件，文件有日期，品名，最高价和最低价，现在筛选出某一品名的数据，利用其最低价最高价绘制k线图，x轴是每天的日期，即图中既要有折线图，还要有箱线图

在 Jupyter Notebook 中，你可以使用 pandas 库来读取 Excel 文件，并操作数据。对于日期、品名、最高价和最低价的数据，首先需要加载数据，然后进行数据清洗和筛选，最后使用 matplotlib 库中的 `plot` 函数画折线图，`axvline` 函数添加分割线表示最低价和最高价，以及 `boxplot` 函数创建箱线图。

以下是大致的步骤：

1. **导入所需库**：

   import pandas as pd
   import matplotlib.pyplot as plt

2. **读取 Excel 文件**：

   df = pd.read_excel('your_file.xlsx')  # 替换 'your_file.xlsx' 为你实际的文件路径

3. **数据清洗与筛选**：
- 检查日期列是否为日期类型，如果不是，则转换：

     if not df['日期'].dtype == 'datetime64[ns]':
         df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

- 筛选特定品名的数据：

     specific_product = '品名1'  # 替换为你要筛选的品名
     filtered_df = df[df['品名'] == specific_product]

4. **创建折线图**：

      fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=2, sharex=True)
      ax1.plot(filtered_df['日期'], filtered_df['最低价'], label='最低价')
      ax1.plot(filtered_df['日期'], filtered_df['最高价'], label='最高价', color='tab:red')
      ax1.set_ylabel('价格')
      ax1.legend()

   5. **添加分割线**：

for price, line_color in zip(['最低价', '最高价'], ['blue', 'red']):
ax1.axvline(x=filtered_df[price].idxmax(), ymin=0, ymax=1, color=line_color, linestyle='--')
ax1.axvline(x=filtered_df[price].idxmin(), ymin=0, ymax=1, color=line_color, linestyle='--')

6. **创建箱线图**：

ax2.boxplot(filtered_df[['最低价', '最高价']], positions=[0, 1], labels=['最低价', '最高价'])
ax2.set_ylabel('价格范围')
ax2.yaxis.grid(True)

7. **整体调整**：

plt.xlabel('日期')
plt.title(f'{specific_product} 数据 K 线图与箱线图')
fig.autofmt_xdate()
plt.tight_layout()

8. **显示图形**：

plt.show()

完成以上步骤后，你应该能看到包含折线图和箱线图的K线图。