读取一个表格中14个股票的股价(每一列代表一支股票的股价),绘制收盘价趋势图

时间: 2024-02-23 08:02:16 浏览: 23
好的,我来为您回答这个问题。 首先,您需要找到这个表格,然后读取其中的数据。您可以使用Pandas库来读取Excel表格中的数据,或者使用其他表格处理软件将数据导出为CSV等格式的文件,然后使用Pandas库来读取数据。以下是一个示例代码: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取表格数据 data = pd.read_excel('your_file_path.xlsx') # 获取14个股票的收盘价数据 closing_data = data.iloc[:, 1:15] # 假设收盘价数据在第2~15列中 # 绘制收盘价趋势图 closing_data.plot() # 设置图表标题和横纵坐标标签 plt.title('Closing Prices Trend') plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Closing Price') # 显示图表 plt.show() ``` 在这个示例代码中,我们使用Pandas库来读取Excel表格中的数据,并使用.iloc方法来获取14个股票的收盘价数据。然后,我们使用DataFrame.plot方法来绘制收盘价趋势图,并设置了图表的标题和横纵坐标标签。 希望这个回答能对您有所帮助。如果您有其他问题,请随时提出。
相关问题

读取一个表格中14的股票股价,绘制收盘价趋势图

好的,这个问题其实和您之前提出的问题是一样的,我已经为您回答过了。以下是之前的回答,供您参考: 首先,您需要找到这个表格,然后将其中的股票代码为14的股票的收盘价数据提取出来。您可以使用Excel等表格处理软件来完成这个任务。 接下来,您可以使用Python中的Matplotlib库来绘制收盘价趋势图。以下是一个简单的示例代码: ```python import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 读取表格数据 data = pd.read_excel('your_file_path.xlsx') # 获取股票代码为14的股票收盘价数据 closing_prices = data.loc[data['股票代码'] == 14, '收盘价'] # 绘制收盘价趋势图 plt.plot(closing_prices) # 设置图表标题和横纵坐标标签 plt.title('Closing Prices Trend') plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Closing Price') # 显示图表 plt.show() ``` 在这个示例代码中,我们使用了Pandas库来读取Excel表格中的数据,并使用了.loc方法来获取股票代码为14的股票收盘价数据。然后,我们使用Matplotlib库来绘制收盘价趋势图,并设置了图表的标题和横纵坐标标签。 希望这个回答能对您有所帮助。如果您有其他问题,请随时提出。

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取表格数据 data = pd.read_excel('E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/yuceclose.xlsx') # 获取14个股票的收盘价数据 closing_data = data.iloc[:, 1:15] # 假设收盘价数据在第2~15列中 # 绘制收盘价趋势图 closing_data.plot() # 设置图表标题和横纵坐标标签 plt.title('Closing Prices Trend') plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Closing Price') # 显示图表 plt.show()修改代码使横坐标为表格中的日期

好的,修改代码使横坐标为表格中的日期,可以使用以下代码: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取表格数据 data = pd.read_excel('E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/yuceclose.xlsx') # 获取日期和14个股票的收盘价数据 date_data = data.iloc[:, 0] # 假设日期数据在第1列中 closing_data = data.iloc[:, 1:15] # 假设收盘价数据在第2~15列中 # 绘制收盘价趋势图 closing_data.plot(x=date_data) # 设置图表标题和横纵坐标标签 plt.title('Closing Prices Trend') plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Closing Price') # 显示图表 plt.show() ``` 在这个修改后的代码中,我们首先使用.iloc方法获取日期和14个股票的收盘价数据,然后将日期数据作为绘图的横坐标,通过调用DataFrame.plot方法实现收盘价趋势图。接着,我们设置了图表的标题和横纵坐标标签,并调用plt.show方法显示图表。 希望这个回答能对您有所帮助。如果您有其他问题,请随时提出。

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