import pandas as pd import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False df = pd.read_csv('merged_sentiment_idx.csv', parse_dates=['created_time']) df.set_index(df.created_time, inplace=True) df = df.loc['2017-4-15':'2018-4-15'] fig, ax1 = plt.subplots() ax2 = ax1.twinx() ax1.plot(df.index, df['BI_MA'], color='#1F77B4', linestyle=':') ax2.plot(df.index, df['close'], color='#4B73B1') ax1.set_xlabel('日期') ax1.set_ylabel('BI指标') ax2.set_ylabel('上证指数') plt.show()
时间: 2023-09-04 13:12:09 浏览: 48
这是一个使用Pandas、Numpy、Matplotlib库进行数据分析和可视化的Python代码。首先,从'merged_sentiment_idx.csv'文件中读取数据并设置时间戳为索引,然后选择了2017年4月15日至2018年4月15日的数据。接着,使用Matplotlib库绘制了双y轴图,左侧y轴对应BI指标,右侧y轴对应上证指数。其中,BI指标数据用蓝色虚线表示,上证指数用蓝色实线表示。最后,使用plt.show()函数展示了图形。
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import pandas as pd ex = pd.read_excel('豆瓣音乐Top250.xls', index_col=0) ex.to_csv("豆瓣音乐Top250.csv", encoding="utf-8") import pandas as pda import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt mpl.rcParams['font.family'] = 'SimHei' mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False mpl.rcParams['font.size'] = 15 df = pd.read_csv('豆瓣音乐Top250.csv') display(df)
这段代码使用了pandas库来读取Excel文件,并将其转换为CSV文件。首先,我们导入`pandas`库并给它取一个别名`pd`。然后,使用`pd.read_excel()`函数读取名为"豆瓣音乐Top250.xls"的Excel文件,并将其存储在名为`ex`的变量中,设置`index_col=0`表示使用第一列作为索引列。
接下来,使用`ex.to_csv()`函数将`ex`变量中的数据转换为CSV格式,并保存为名为"豆瓣音乐Top250.csv"的文件,设置`encoding="utf-8"`表示使用UTF-8编码保存。
然后,我们导入了其他需要的库,包括`numpy`、`matplotlib`等,并对matplotlib进行了一些配置,以便在绘图时能够正确显示中文字符。
最后,使用`pd.read_csv()`函数读取名为"豆瓣音乐Top250.csv"的CSV文件,并将其存储在名为`df`的变量中。最后一行代码`display(df)`用于显示数据框中的数据。
这段代码的目的是读取Excel文件并转换为CSV文件,并使用pandas和matplotlib库进行数据处理和可视化。
import numpy as np import pandas as pd from tqdm import tqdm#进度条设置 import matplotlib.pyplot as plt from pylab import * import matplotlib; matplotlib.use('TkAgg') mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
这段代码是用于导入一些常用的Python库,并且设置一些参数,例如使用进度条、中文显示、字体等等。其中,numpy和pandas库是用于数据处理的常用库,tqdm库是用于显示进度条的库,matplotlib和pylab库是用于数据可视化的常用库。如果你要进行数据处理和可视化的话,这些库都是非常有用的。