最简洁的Python时间序列可视化：数据科学分析价格趋势，预测价格，探索价格

最简洁的Python时间序列可视化：数据科学分析价格趋势，预测价格，探索价格

时间序列数据在数据科学领域无处不在，在量化金融领域也十分常见，可以用于分析价格趋势，预测价格，探索价格行为等。

学会对时间序列数据进行可视化，能够帮助我们更加直观地探索时间序列数据，寻找其潜在的规律。

本文会利用Python中的matplotlib【1】库，并配合实例进行讲解。matplotlib库是⼀个⽤于创建出版质量图表的桌⾯绘图包（2D绘图库），是Python中最基本的可视化工具。

【工具】Python 3

【数据】Tushare

【注】示例注重的是方法的讲解，请大家灵活掌握。

01

单个时间序列

首先，我们从tushare.pro获取指数日线行情数据，并查看数据类型。

import tushare as ts import pandas as pd  pd.set_option('expand_frame_repr', False)  # 显示所有列 ts.set_token('your token') pro = ts.pro_api()  df = pro.index_daily(ts_code='399300.SZ')[['trade_date', 'close']] df.sort_values('trade_date', inplace=True)  df.reset_index(inplace=True, drop=True)  print(df.head())    trade_date    close 0   20050104  982.794 1   20050105  992.564 2   20050106  983.174 3   20050107  983.958 4   20050110  993.879  print(df.dtypes)  trade_date     object close         float64 dtype: object 

交易时间列’trade_date’ 不是时间类型，而且也不是索引，需要先进行转化。

df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date']) df.set_index('trade_date', inplace=True)  print(df.head())                close trade_date          2005-01-04  982.794 2005-01-05  992.564 2005-01-06  983.174 2005-01-07  983.958 2005-01-10  993.879 

接下来，就可以开始画图了，我们需要导入matplotlib.pyplot【2】，然后通过设置set_xlabel()和set_xlabel()为x轴和y轴添加标签。

import matplotlib.pyplot as plt  ax = df.plot(color='') ax.set_xlabel('trade_date') ax.set_ylabel('399300.SZ close') plt.show() 

matplotlib库中有很多内置图表样式可以选择，通过打印plt.style.available查看具体都有哪些选项，应用的时候直接调用plt.style.use(‘fivethirtyeight’)即可。

print(plt.style.available)  ['bmh', 'classic', 'dark_background', 'fast', 'fivethirtyeight', 'ggplot', 'grayscale', 'seaborn-bright', 'seaborn-colorblind', 'seaborn-dark-palette', 'seaborn-dark', 'seaborn-darkgrid', 'seaborn-deep', 'seaborn-muted', 'seaborn-notebook', 'seaborn-paper', 'seaborn-pastel', 'seaborn-poster', 'seaborn-talk', 'seaborn-ticks', 'seaborn-white', 'seaborn-whitegrid', 'seaborn', 'Solarize_Light2', 'tableau-colorblind10', '_classic_test']  plt.style.use('fivethirtyeight') ax1 = df.plot() ax1.set_title('FiveThirtyEight Style') plt.show() 

02

设置更多细节

上面画出的是一个很简单的折线图，其实可以在plot()里面通过设置不同参数的值，为图添加更多细节，使其更美观、清晰。

figsize(width, height)设置图的大小，linewidth设置线的宽度，fontsize设置字体大小。然后，调用set_title()方法设置标题。

ax = df.plot(color='blue', figsize=(8, 3), linewidth=2, fontsize=6) ax.set_title('399300.SZ close from 2005-01-04 to 2019-07-04', fontsize=8) plt.show() 

如果想要看某一个子时间段内的折线变化情况，可以直接截取该时间段再作图即可，如df[‘2018-01-01’: ‘2019-01-01’]

df_subset_1 = df['2018-01-01':'2019-01-01'] ax = df_subset_1.plot(color='blue', fontsize=10) plt.show() 

如果想要突出图中的某一日期或者观察值，可以调用.axvline()和.axhline()方法添加垂直和水平参考线。

ax = df.plot(color='blue', fontsize=6) ax.axvline('2019-01-01', color='red', linestyle='--') ax.axhline(3000, color='green', linestyle='--') plt.show() 

也可以调用axvspan()的方法为一段时间添加阴影标注，其中alpha参数设置的是阴影的透明度，0代表完全透明，1代表全色。

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ax = df.plot(color='blue', fontsize=6) ax.axvspan('2018-01-01', '2019-01-01', color='red', alpha=0.3) ax.axhspan(2000, 3000, color='green', alpha=0.7) plt.show() 

03

移动平均时间序列

有时候，我们想要观察某个窗口期的移动平均值的变化趋势，可以通过调用窗口函数rolling来实现。下面实例中显示的是，以250天为窗口期的移动平均线close，以及与移动标准差的关系构建的上下两个通道线upper和lower。

ma = df.rolling(window=250).mean() mstd = df.rolling(window=250).std()  ma['upper'] = ma['close'] + (mstd['close'] * 2) ma['lower'] = ma['close'] - (mstd['close'] * 2)  ax = ma.plot(linewidth=0.8, fontsize=6) ax.set_xlabel('trade_date', fontsize=8) ax.set_ylabel('399300.SZ close from 2005-01-04 to 2019-07-04', fontsize=8) ax.set_title('Rolling mean and variance of 399300.SZ cloe from 2005-01-04 to 2019-07-04', fontsize=10) plt.show() 

04

多个时间序列

如果想要可视化多个时间序列数据，同样可以直接调用plot()方法。示例中我们从tushare.pro上面选取三只股票的日线行情数据进行分析。

# 获取数据 code_list = ['000001.SZ', '000002.SZ', '600000.SH'] data_list = [] for code in code_list:     print(code)     df = pro.daily(ts_code=code, start_date='20180101', end_date='20190101')[['trade_date', 'close']]     df.sort_values('trade_date', inplace=True)     df.rename(columns={'close': code}, inplace=True)     df.set_index('trade_date', inplace=True)     data_list.append(df) df = pd.concat(data_list, axis=1) print(df.head())  000001.SZ 000002.SZ 600000.SH             000001.SZ  000002.SZ  600000.SH trade_date                                  20180102        13.70      32.56      12.72 20180103        13.33      32.33      12.66 20180104        13.25      33.12      12.66 20180105        13.30      34.76      12.69 20180108        12.96      35.99      12.68  # 画图 ax = df.plot(linewidth=2, fontsize=12) ax.set_xlabel('trade_date') ax.legend(fontsize=15) plt.show() 

调用.plot.area()方法可以生成时间序列数据的面积图，显示累计的总数。

ax = df.plot.area(fontsize=12) ax.set_xlabel('trade_date') ax.legend(fontsize=15) plt.show() 

如果想要在不同子图中单独显示每一个时间序列，可以通过设置参数subplots=True来实现。layout指定要使用的行列数，sharex和sharey用于设置是否共享行和列，colormap=’viridis’ 为每条线设置不同的颜色。

df.plot(subplots=True,           layout=(2, 2),           sharex=False,           sharey=False,           colormap='viridis',           fontsize=7,           legend=False,           linewidth=0.3)  plt.show() 

05

总结

本文主要介绍了如何利用Python中的matplotlib库对时间序列数据进行一些简单的可视化操作，包括可视化单个时间序列并设置图中的细节，可视化移动平均时间序列和多个时间序列。

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