tableau高级绘图(十三)-tableau绘制K线图

本教程介绍了如何在Tableau中绘制K线图,包括数据读取、创建计算字段、添加图形元素以及美化工作表的详细步骤。通过设置筛选器、调整日期格式、配置低高范围和添加开收盘形状,实现了展示最近3个月股票价格变动的K线图。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

数据读取

数据源下载见如下链接:

SnapChart数据

创建计算字段

Close-Open

SUM([Close])-SUM([Open])

Low-High

SUM([Low])-SUM([High])

同时,加载下载链接里的Open 和 Close两个图形到Tableau中

(把下载好的图片放在Tableau的文件夹中,比如我的是

C:\Program Files\Tableau\Tableau 2018.2\defaults\Shapes

放在Shape中的任一文件夹里,或者自己新建一个文件夹放进去,然后重启Tableau就能看到了)

然后我们就可以开始创建我们的图形了

完成此操作后,让我们开始创建数据可视化。

工作表

· 现在,我们将构建第一个工作表:

· 将标记类型更改为甘特图

·将日期拖到筛选器上

    o   选择相对日期,筛选最近3个月

### 代码绘图工具推荐 对于需要通过代码实现数据可视化的场景,以下是几种常用的工具及其特点: #### Plotly Plotly 是一种功能强大且灵活的数据可视化框架,能够创建交互式图形和复杂图表。其支持多种罕见的图表类型,例如等高线图、烛台图(K线图)以及三维图表[^2]。此外,Plotly 提供了针对 R、Python 和 JavaScript 的开源库,开发者可以通过这些语言轻松集成可视化功能。 ```python import plotly.express as px df = px.data.iris() fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species") fig.show() ``` #### Bokeh Bokeh 是另一个专注于交互式的可视化工具,特别适合处理大规模动态数据集。它利用 HTML 和 JavaScript 技术生成图表,并允许用户添加丰富的交互组件[^3]。下面是一段简单的 Bokeh 示例代码,展示如何绘制正弦波曲线。 ```python from bokeh.plotting import figure, show import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) p = figure(title='Sine Wave') p.line(x, y, legend_label='Sine', line_width=2) show(p) ``` #### Matplotlib Matplotlib 是 Python 生态中最经典的绘图库之一,提供了极高的自定义能力来制作静态图表[^3]。尽管它的学习曲线可能稍陡,但对于初学者来说仍然是不可忽视的选择。 ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) plt.title('Simple Line Chart') plt.xlabel('X-axis Label') plt.ylabel('Y-axis Label') plt.grid(True) plt.show() ``` #### Seaborn 作为 Matplotlib 的扩展包,Seaborn 更加注重美观性和统计分析中的应用需求[^3]。如果目标是快速生成带有预设样式的统计数据视图,则此选项非常适合。 ```python import seaborn as sns sns.set_theme(style="whitegrid") tips = sns.load_dataset("tips") ax = sns.barplot(x="day", y="total_bill", data=tips) ``` #### Tableau (含 Python 集成) 虽然严格意义上不属于编程范畴内的解决方案,但 Tableau 同样具备一定的脚本编写可能性——尤其是当结合外部 API 或插件时[^4]。这使得即使不精通传统意义上的编码技巧的人也能享受到一定程度上的自动化流程带来的便利之处。 --- ###
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