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TUSHARE 金融与技术学习兴趣小组
翻译整理、编辑 | 一只小绿怪兽
译者简介：北京第二外国语学院国际商务专业研一在读，目前在学习Python编程和量化投资相关知识。
作者：DataCamp
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 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。
'trade_date'] = pd.to_datetime(df[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 
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)
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=
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=
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。
ax = df.plot(color=
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=
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
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。
True,
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。
相关的官方文档和参考资料已附下面，感兴趣的话可以自行查阅更多内容！
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更多内容请关注“挖地兔”公众号。
【参考链接】https://matplotlib.org/【1】
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.html#module-matplotlib.pyplot【2】
https://www.datacamp.com/courses/visualizing-time-series-data-in-python【Datacamp】【扩展阅读】Pandas必备技能之“分组聚合操作”
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