Python根据excel数据对接UI端口实现价格分年月日的曲线

在Python中，我们可以利用pandas库读取Excel数据，并结合matplotlib库来绘制价格的时间序列曲线，例如按年、月、日展示。以下是大致步骤：

1. **导入所需库**：

   import pandas as pd
   import matplotlib.pyplot as plt
   from datetime import datetime

2. **加载Excel数据**：

   df = pd.read_excel('your_file.xlsx')  # 替换 'your_file.xlsx' 为实际文件路径

3. **数据预处理**：
- 确保日期列是datetime类型，如果需要可以先转换：

     df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'])  # 'date_column' 需替换为实际日期列名

- 将价格数据整理成按年月日分类的数据结构。

4. **创建时间轴**：

   df.set_index('date_column', inplace=True)  # 设置日期为索引
   years = df.index.year
   months = df.groupby(df.index.month).first().index
   days = df.groupby([df.index.year, df.index.month, df.index.day]).first().index

5. **绘制曲线**：
- 年度曲线：

     annual_prices = df.resample('Y').mean()['price_column']  # 'price_column' 需替换为实际价格列名
     plt.plot(years, annual_prices)
     plt.title('年度价格趋势')

- 月度曲线：

     monthly_prices = df.resample('M').mean()['price_column']
     plt.figure()  # 创建新窗口
     plt.plot(months, monthly_prices)
     plt.title('月度价格趋势')

- 日度曲线：

     daily_prices = df.groupby(level=[0, 1, 2])['price_column'].mean()
     plt.figure()  # 创建新窗口
     plt.plot(days, daily_prices)
     plt.title('日度价格趋势')

6. **显示图表**：

   plt.show()

记得替换`'your_file.xlsx'`, `'date_column'`, 和 `'price_column'`为实际的文件路径、日期列名以及价格列名。完成上述步骤后，你就得到了价格按照年、月、日划分的曲线图。