pandas 根据日线生成周线

背景

目前可获得的交易数据主要有日线数据与分时数据两种,其它周期数据如5分种、15分钟、30分钟与60分钟数据都是根据分时数据生成的,周线、月线、季线和年线是根据日线数据生成的。为了在我们自已的应用中对周期数据时行分析需要根进行多周期数据的生成。

思路

将可用的周期数据(用得比较多的是日线数据),装入pandas的DataFrame中,利用pandas的运算能实现需要周期的数据DataFrame。

实现

    def read_w_stock_line(self, stock_dat):
        T_FRQ = 'W-FRI'
        # stock_dat['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y%m%d')
        stock_dat.set_index('date', inplace=True)
        week_df = pd.DataFrame()
        week_df['open'] = stock_dat['open'].resample(T_FRQ, closed='right', label='right').first()
        week_df['close'] = stock_dat['close'].resample(T_FRQ, closed='right', label='right').last()
        week_df['high'] = stock_dat['high'].resample(T_FRQ, closed='right', label='right').max()
        week_df['low'] = stock_dat['low'].resample(T_FRQ, closed='right', label='right').min()
        week_df['amount'] = stock_dat['amount'].resample(T_FRQ, closed='right', label='right').sum(
<think>嗯,用户想用akshare、pandas和mplfinance这三个库来绘制股票半年内的K线图。我需要先理清楚每个库的作用和步骤。首先,akshare是用来获取股票数据的,对吧?然后pandas处理数据,最后mplfinance用来画图。那首先得确认如何用akshare获取半年的数据。 记得akshare的接口可能会有变化,所以得找对正确的函数。比如,股票历史数据可能用stock_zh_a_daily或者其他的接口。用户需要的是半年的数据,可能需要指定开始和结束期。例如,用datetime模块计算半年前的期,然后格式化成字符串。 接下来,数据获取后,需要用pandas处理。可能需要检查是否有缺失值,调整期格式作为索引,因为mplfinance需要期索引来画图。另外,确保列名符合mplfinance的要求,比如Open、High、Low、Close、Volume。 然后,mplfinance的plot函数需要传入处理好的DataFrame,设置类型为candle,调整样式,比如颜色,添加标题。用户可能还想要移动平均线,所以需要添加mav参数,比如5和20线。 需要注意的地方,比如akshare的数据是否包含复权信息,是否需要调整。另外,数据频率是线,所以用户在获取数据时可能需要指定线周线等,但用户要的是半年内的线数据。 代码示例部分,应该分步骤展示:获取数据、数据处理、绘制图表。可能还需要异常处理,比如股票代码无效的情况,但用户可能只需要基本示例,所以暂时可以省略。 最后,相关问题的生成要考虑用户可能遇到的后续问题,比如数据异常处理、添加技术指标、调整期或者样式优化。这样能帮助用户进一步探索。 检查引用部分,用户提供的引用中有提到K线图的显示区域、时间期选择等,所以在代码中可能需要展示如何设置不同的期,但用户的问题是关于半年内的数据,可能线已经足够。不过示例中可以提到如何修改期,比如周线或月线,但需要akshare是否支持。 总结步骤:安装库、获取数据、处理数据、绘图。确保代码中的列名正确,期处理正确,以及mplfinance的参数正确。</think>以下是如何使用akshare、pandas和mplfinance绘制股票半年K线图的完整实现方法: ### 一、环境准备 ```python # 安装必要库(若未安装) !pip install akshare pandas mplfinance ``` ### 二、数据获取与处理 ```python import akshare as ak import pandas as pd from datetime import datetime, timedelta # 计算半年前期 end_date = datetime.now().strftime("%Y%m%d") start_date = (datetime.now() - timedelta(days=180)).strftime("%Y%m%d") # 获取股票数据(以沪深300为例) df = ak.stock_zh_a_daily(symbol="sh000300", start_date=start_date, end_date=end_date, adjust="qfq") # 数据预处理 df = df[['date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume']] df.rename(columns={ 'date': 'Date', 'open': 'Open', 'high': 'High', 'low': 'Low', 'close': 'Close', 'volume': 'Volume' }, inplace=True) df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) df.set_index('Date', inplace=True) ``` ### 三、绘制K线图 ```python import mplfinance as mpf # 设置样式 mc = mpf.make_marketcolors(up='r', down='g', edge='inherit') s = mpf.make_mpf_style(marketcolors=mc) # 绘制图表 mpf.plot(df, type='candle', style=s, title='沪深300半年K线图', ylabel='价格', volume=True, mav=(5, 20), # 添加5和20线 figratio=(12, 6), figscale=1.2) ``` ### 关键点说明 1. 数据获取使用`stock_zh_a_daily`接口,支持前复权(adjust="qfq")[^2] 2. 期处理需转换为`datetime`格式并设置为索引[^3] 3. `mplfinance`要求列名必须为Open/High/Low/Close/Volume[^3] 4. 通过`mav`参数可添加移动平均线增强趋势判断[^1]
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