Comment ignorer les dates vides (week-end) dans un graphique financier Matplotlib Python?

Question

ax.plot_date((dates, dates), (highs, lows), '-')

J'utilise actuellement cette commande pour tracer des hauts et des bas financiers en utilisant Matplotlib . Il fonctionne très bien, mais comment puis-je supprimer les espaces vides dans l'axe des x gauche par jour sans données sur le marché, comme les week-ends et les jours fériés?

Je liste des dates, des hauts, des bas, se ferme et ouvre. Je ne trouve aucun exemple de créer un graphique avec un axe x qui montrent les dates, mais ne l'applique pas à une échelle constante.

Answer 1

Je pense que vous avez besoin de « synthétiser artificiellement » la forme exacte de la parcelle que vous voulez en utilisant xticks pour définir les étiquettes de tiques aux chaînes représentant les dates (de placer bien sûr les tiques à intervalles équidistants, même si les dates que vous représentez ne sont pas équidistants), puis en utilisant une plot plaine.

Answer 2

Il y a un exemple de la façon de le faire sur le site Matplotlib:

https://matplotlib.org/gallery/ticks_and_spines/date_index_formatter.html

Answer 3

Je généralement utiliser NumPy NAN (pas un nombre) s pour les valeurs qui sont invalide ou non présent. Ils sont représentés par Matplotlib comme des lacunes dans l'intrigue et NumPy fait partie de pylab / Matplotlib.

>>> import pylab
>>> xs = pylab.arange(10.) + 733632. # valid date range
>>> ys = [1,2,3,2,pylab.nan,2,3,2,5,2.4] # some data (one undefined)
>>> pylab.plot_date(xs, ys, ydate=False, linestyle='-', marker='')
[<matplotlib.lines.Line2D instance at 0x0378D418>]
>>> pylab.show()

Answer 4

L'une des caractéristiques de scikits.timeseries est « créer des tracés de séries chronologiques avec des étiquettes d'axe intelligemment espacés ».

Vous pouvez voir quelques exemples de parcelles . Dans le premier exemple (illustré ci-dessous) la fréquence « d'affaires » est utilisé pour les données, ce qui exclut automatiquement les jours fériés et les week-ends et autres. Il a également des masques manquants de données, que vous voyez que les lacunes dans ce complot, plutôt que de façon linéaire les interpoler.

Answer 5

Jusqu'à ce jour de réponse (2018) avec Matplotlib 2.1.2, Python 2.7.12

Les poignées equidate_ax fonction tout ce dont vous avez besoin pour une simple date axe x avec un espacement à égale distance des points de données. Réalisé avec ticker.FuncFormatter basé sur cet exemple .

from __future__ import division
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.ticker import FuncFormatter
import numpy as np
import datetime


def equidate_ax(fig, ax, dates, fmt="%Y-%m-%d", label="Date"):
    """
    Sets all relevant parameters for an equidistant date-x-axis.
    Tick Locators are not affected (set automatically)

    Args:
        fig: pyplot.figure instance
        ax: pyplot.axis instance (target axis)
        dates: iterable of datetime.date or datetime.datetime instances
        fmt: Display format of dates
        label: x-axis label
    Returns:
        None

    """    
    N = len(dates)
    def format_date(index, pos):
        index = np.clip(int(index + 0.5), 0, N - 1)
        return dates[index].strftime(fmt)
    ax.xaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(format_date))
    ax.set_xlabel(label)
    fig.autofmt_xdate()


#
# Some test data (with python dates)
#
dates = [datetime.datetime(year, month, day) for year, month, day in [
    (2018,2,1), (2018,2,2), (2018,2,5), (2018,2,6), (2018,2,7), (2018,2,28)
]]
y = np.arange(6)


# Create plots. Left plot is default with a gap
fig, [ax1, ax2] = plt.subplots(1, 2)
ax1.plot(dates, y, 'o-')
ax1.set_title("Default")
ax1.set_xlabel("Date")


# Right plot will show equidistant series
# x-axis must be the indices of your dates-list
x = np.arange(len(dates))
ax2.plot(x, y, 'o-')
ax2.set_title("Equidistant Placement")
equidate_ax(fig, ax2, dates)

Answer 6

Je suis tombé sur ce problème nouveau et a été en mesure de créer une fonction décente pour gérer ce problème, en particulier en ce qui concerne datetimes intraday. Crédit @Primer pour cette réponse.

def plot_ts(ts, step=5, figsize=(10,7), title=''):
    """
    plot timeseries ignoring date gaps

    Params
    ------
    ts : pd.DataFrame or pd.Series
    step : int, display interval for ticks
    figsize : tuple, figure size
    title: str
    """

    fig, ax = plt.subplots(figsize=figsize)
    ax.plot(range(ts.dropna().shape[0]), ts.dropna())
    ax.set_title(title)
    ax.set_xticks(np.arange(len(ts.dropna())))
    ax.set_xticklabels(ts.dropna().index.tolist());

    # tick visibility, can be slow for 200,000+ ticks 
    xticklabels = ax.get_xticklabels() # generate list once to speed up function
    for i, label in enumerate(xticklabels):
        if not i%step==0:
            label.set_visible(False)  
    fig.autofmt_xdate()   

Answer 7

fonctionnalité scikits.timeseries a largement été déplacé vers pandas géants, de sorte que vous pouvez rééchantillonner une trame de données à inclure uniquement les valeurs en semaine.

>>>import pandas as pd
>>>import matplotlib.pyplot as plt

>>>s = pd.Series(list(range(10)), pd.date_range('2015-09-01','2015-09-10'))
>>>s

2015-09-01    0
2015-09-02    1
2015-09-03    2
2015-09-04    3
2015-09-05    4
2015-09-06    5
2015-09-07    6
2015-09-08    7
2015-09-09    8
2015-09-10    9

>>> s.resample('B', label='right', closed='right').last()
2015-09-01    0
2015-09-02    1
2015-09-03    2
2015-09-04    3
2015-09-07    6
2015-09-08    7
2015-09-09    8
2015-09-10    9

et de tracer le dataframe comme normal

s.resample('B', label='right', closed='right').last().plot()
plt.show()