如何在系列中的数据和时间戳中的索引中使用 plotly

Question

我正在尝试绘制过去 5 天的股票价格。我正在使用 yfinance 每分钟导入具有相应日期的数据。

import yfinance as yf
data = yf.download(tickers='SOF.BR', period="5d" , interval="1m").CLose
print(data)

输出：

Datetime
2021-06-24 09:00:00+02:00    360.000000
2021-06-24 09:01:00+02:00    360.200012
2021-06-24 09:02:00+02:00    360.600006
2021-06-24 09:04:00+02:00    361.399994
2021-06-24 09:05:00+02:00    361.600006
                                ...
2021-06-30 17:26:00+02:00    364.000000
2021-06-30 17:27:00+02:00    364.000000
2021-06-30 17:28:00+02:00    363.799988
2021-06-30 17:29:00+02:00    363.799988
2021-06-30 17:35:00+02:00    363.799988

现在如果我绘制这个系列，问题是当市场收盘时我会得到这些长的恒定线，所以我试图摆脱这些。

到目前为止，我发现的解决此问题的每种方法都依赖于两个数组中的数据。大多数解决方案使用 plotly.graph_objects 然后更新 xaxis。

我已经成功地尝试将我的 2 列放入一个数组中，但是因为系列的索引是一个时间戳，并且最后有这个奇怪的“+02:00”，所以它并不真正可用。带有日期的数组如下所示：

[Timestamp('2021-06-24 09:00:00+0200', tz='Europe/Brussels'), Timestamp('2021-06-24 09:01:00+0200', tz='Europe/Brussels'),
Timestamp('2021-06-24 09:02:00+0200', tz='Europe/Brussels'), Timestamp('2021-06-24 09:04:00+0200', tz='Europe/Brussels'), 
Timestamp('2021-06-24 09:05:00+0200', tz='Europe/Brussels'), Timestamp('2021-06-24 09:07:00+0200', tz='Europe/Brussels'), 
Timestamp('2021-06-24 09:10:00+0200', tz='Europe/Brussels'), Timestamp('2021-06-24 09:11:00+0200', tz='Europe/Brussels'),
Timestamp('2021-06-24 09:13:00+0200', tz='Europe/Brussels'),...]

所以我的问题是，如何转换这些数据以便我可以使用 plotly 处理它？

（或者如果您认为我搜索方向错误，我应该如何解决这个问题？）

Answer 1

由于您知道需要排除的时间，因此可以使用 rangebreaks 来完成此操作。它应该看起来像这样：

fig.update_xaxes(rangebreaks=[dict(values=breaks)])

整个代码应该是这样的：

fig.update_xaxes(
    rangebreaks=[
        # Below values are bound (not single values), ie. hide x to y
        dict(bounds=["sat", "mon"]),  # hide weekends, eg. hide sat to before mon
        dict(bounds=[16, 9.5], pattern="hour"),  # hide hours outside of 9.30am-4pm
        # dict(values=["2020-12-25", "2021-01-01"])  # holidays
    ]
)

用法示例：

df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/finance-charts-apple.csv')

fig = go.Figure([go.Scatter(x=df['Date'], y=df['AAPL.High'])])

fig.update_xaxes(
        rangeslider_visible=True,
        rangebreaks=[
            # NOTE: Below values are bound (not single values), ie. hide x to y
            #dict(bounds=["sat", "mon"]),  # hide weekends, eg. hide sat to before mon
            #dict(bounds=[16, 9.5], pattern="hour"),  # hide hours outside of 9.30am-4pm
            dict(values=["2015-02-18", "2017-01-04"])  # hide holidays (Christmas and New Year's, etc)
        ]
    )

fig.show()

如何在系列中的数据和时间戳中的索引中使用 plotly

How to use plotly with data in Series and indexes in Timestamps

python

timestamp

series

用法示例：