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,在一张图上表示

Jupyter Notebook是一款非常流行的交互式数据科学笔记本，它支持Python和其他语言，常用于数据分析、可视化和机器学习项目。为了在Jupyter Notebook中读取Excel文件并处理其中的数据，你可以使用pandas库，它是Python中处理表格数据的强大工具。

首先，你需要安装pandas和matplotlib库，如果尚未安装，可以使用以下命令：

pip install pandas matplotlib openpyxl

然后，使用pandas的read_excel函数加载Excel文件，并筛选出指定的品名数据：

import pandas as pd

# 加载Excel文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx', engine='openpyxl')  # 替换 'your_file.xlsx' 为实际文件路径

# 筛选特定品名
product_name = 'YourProductName'  # 替换为实际品名
filtered_data = df[df['品名'] == product_name]

接着，对最低价和最高价计算K线图所需的数据点，包括开盘价（最低价），收盘价（最高价），以及上下影线（最低价和最高价之间的范围）。假定我们有一个名为'dates'的列保存了日期：

# 计算K线数据
data_points = filtered_data[['日期', '最低价', '最高价']].reset_index(drop=True)
data_points['开盘价'] = data_points['最低价']
data_points['收盘价'] = data_points['最高价']

# 将'日期'设为索引
data_points.set_index('日期', inplace=True)

最后，利用matplotlib创建折线图（代表收盘价）和箱线图（表示每日价格范围）在同一张图表上：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_finance import candlestick_ohlc

fig, ax1 = plt.subplots()

candlestick_ohlc(ax1, data_points.values, width=0.6, colorup='green', colordown='red')
ax1.plot(data_points.index, data_points['收盘价'], label='收盘价', color='blue')

# 添加其他元素如标题和标签
ax1.set_xlabel('日期')
ax1.set_ylabel('价格')
plt.title(f'{product_name} K线图')
ax1.legend()

# 箱线图部分
ax2 = ax1.twinx()
ax2.fill_between(data_points.index, data_points['最低价'], data_points['最高价'], alpha=0.5, color='gray', label='价格区间')
ax2.grid(False)  # 取消网格线，以清晰显示箱线图
ax2.set_ylabel('价格区间')

plt.show()