有一个csv文件有，包含许多指标，现在需要按照以日度日期列为横轴，选用其中如下列作y：换手率，成交量，成交额，乖离率，量价相关系数，峰度，偏度。画成线形图，每条线的颜色要不一样并且有相对应的名称

好的，您需要使用Python来完成这个任务。首先，您需要安装一些必要的库，比如pandas、matplotlib等。然后，您需要读取csv文件，并将日期列转换为datetime格式。接着，您可以使用pandas的groupby函数按日聚合数据，并选择您想要的列作为y轴数据。最后，使用matplotlib绘制线形图，并为每条线添加标签和不同的颜色。以下是示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('your_file.csv')

# 将日期列转换为datetime格式
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 按日聚合数据，并选择需要的列作为y轴数据
daily_data = df.groupby('date').agg({'turnover_rate': 'mean',
                                     'volume': 'mean',
                                     'turnover': 'mean',
                                     'deviation_rate': 'mean',
                                     'correlation': 'mean',
                                     'kurtosis': 'mean',
                                     'skewness': 'mean'})

# 绘制线形图
plt.plot(daily_data.index, daily_data['turnover_rate'], label='Turnover Rate', color='red')
plt.plot(daily_data.index, daily_data['volume'], label='Volume', color='blue')
plt.plot(daily_data.index, daily_data['turnover'], label='Turnover', color='green')
plt.plot(daily_data.index, daily_data['deviation_rate'], label='Deviation Rate', color='purple')
plt.plot(daily_data.index, daily_data['correlation'], label='Correlation', color='orange')
plt.plot(daily_data.index, daily_data['kurtosis'], label='Kurtosis', color='brown')
plt.plot(daily_data.index, daily_data['skewness'], label='Skewness', color='gray')

# 添加图例和标签，并显示图像
plt.legend()
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Value')
plt.title('Daily Metrics')
plt.show()

注意，您需要将代码中的文件名替换为您自己的文件名，并根据需要调整列名和颜色。