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。

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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(