closing_data.plot()

这个代码是使用Pandas的DataFrame.plot()方法绘制收盘价数据的趋势图，其中横坐标默认使用DataFrame的索引（行标签）作为刻度标签。

在绘制趋势图时，Pandas会自动将横坐标的刻度标签设置为适当的时间间隔，以使图表更加美观和易读。但是，这可能会导致横坐标的刻度标签过于密集或者过于稀疏，因此我们可以根据需要对刻度标签进行调整。

如果您希望自定义横坐标的刻度标签，可以尝试以下代码：

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()

# 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')

# 自定义横坐标的刻度标签
plt.xticks(range(len(date_data)), date_data)

# 显示图表
plt.show()

在这个代码中，我们首先使用Pandas的iloc方法获取日期和14个股票的收盘价数据，然后调用DataFrame.plot方法绘制收盘价趋势图。接着，我们设置了图表的标题和横纵坐标标签，并使用plt.xticks方法自定义了横坐标的刻度标签，其中range(len(date_data))表示横坐标刻度标签的位置，date_data是横坐标的具体标签内容。

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。