如何在财务Matplotlib Python图中跳过空日期（周末）？

Question

ax.plot_date((dates, dates), (highs, lows), '-')

我目前正在使用此命令使用Matplotlib绘制金融高点和低点。它工作得很好，但是如何在没有市场数据的情况下删除x轴上的空白区域，例如周末和假日？

我有日期，高点，低点，关闭和打开的列表。我找不到任何创建带有x轴的图表的示例，该图表显示日期但不强制执行常量比例。

Answer 1

我认为你需要通过使用xticks将刻度标签设置为代表日期的字符串来“人工合成”你想要的确切形式（当然，即使你所代表的日期不是equispaced）然后使用普通的plot。

Answer 2

有一个如何在Matplotlib网站上执行此操作的示例：

https://matplotlib.org/gallery/ticks_and_spines/date_index_formatter.html

Answer 3

我通常会使用NumPy的NaN（不是数字）来表示无效或不存在的值。它们由Matplotlib表示为图中的间隙，NumPy是pylab / Matplotlib的一部分。

>>> import pylab
>>> xs = pylab.arange(10.) + 733632. # valid date range
>>> ys = [1,2,3,2,pylab.nan,2,3,2,5,2.4] # some data (one undefined)
>>> pylab.plot_date(xs, ys, ydate=False, linestyle='-', marker='')
[<matplotlib.lines.Line2D instance at 0x0378D418>]
>>> pylab.show()

Answer 4

scikits.timeseries的一个广告功能是“创建具有智能间隔轴标签的时间序列图”。

你可以看到一些示例图here。在第一个示例（如下所示）中，“业务”频率用于数据，其自动排除假日和周末等。它还会屏蔽缺失的数据点，您可以将其视为此图中的间隙，而不是线性插值。

Answer 5

使用Matplotlib 2.1.2，Python 2.7.12的最新答案（2018）

函数equidate_ax处理一个简单的日期x轴所需的一切，数据点的间距相等。使用基于ticker.FuncFormatter的this example实现。

from __future__ import division
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.ticker import FuncFormatter
import numpy as np
import datetime


def equidate_ax(fig, ax, dates, fmt="%Y-%m-%d", label="Date"):
    """
    Sets all relevant parameters for an equidistant date-x-axis.
    Tick Locators are not affected (set automatically)

    Args:
        fig: pyplot.figure instance
        ax: pyplot.axis instance (target axis)
        dates: iterable of datetime.date or datetime.datetime instances
        fmt: Display format of dates
        label: x-axis label
    Returns:
        None

    """    
    N = len(dates)
    def format_date(index, pos):
        index = np.clip(int(index + 0.5), 0, N - 1)
        return dates[index].strftime(fmt)
    ax.xaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(format_date))
    ax.set_xlabel(label)
    fig.autofmt_xdate()


#
# Some test data (with python dates)
#
dates = [datetime.datetime(year, month, day) for year, month, day in [
    (2018,2,1), (2018,2,2), (2018,2,5), (2018,2,6), (2018,2,7), (2018,2,28)
]]
y = np.arange(6)


# Create plots. Left plot is default with a gap
fig, [ax1, ax2] = plt.subplots(1, 2)
ax1.plot(dates, y, 'o-')
ax1.set_title("Default")
ax1.set_xlabel("Date")


# Right plot will show equidistant series
# x-axis must be the indices of your dates-list
x = np.arange(len(dates))
ax2.plot(x, y, 'o-')
ax2.set_title("Equidistant Placement")
equidate_ax(fig, ax2, dates)

Answer 6

我再次遇到这个问题，并且能够创建一个很好的函数来处理这个问题，特别是关于日内日期时间。感谢@Primer for this answer.

def plot_ts(ts, step=5, figsize=(10,7), title=''):
    """
    plot timeseries ignoring date gaps

    Params
    ------
    ts : pd.DataFrame or pd.Series
    step : int, display interval for ticks
    figsize : tuple, figure size
    title: str
    """

    fig, ax = plt.subplots(figsize=figsize)
    ax.plot(range(ts.dropna().shape[0]), ts.dropna())
    ax.set_title(title)
    ax.set_xticks(np.arange(len(ts.dropna())))
    ax.set_xticklabels(ts.dropna().index.tolist());

    # tick visibility, can be slow for 200,000+ ticks 
    for i, label in enumerate(ax.get_xticklabels()):
        if not i%step==0:
            label.set_visible(False)  
    fig.autofmt_xdate()   

Answer 7

scikits.timeseries功能大部分已移至pandas，因此您现在可以重新采样数据帧，仅在工作日包含值。

>>>import pandas as pd
>>>import matplotlib.pyplot as plt

>>>s = pd.Series(list(range(10)), pd.date_range('2015-09-01','2015-09-10'))
>>>s

2015-09-01    0
2015-09-02    1
2015-09-03    2
2015-09-04    3
2015-09-05    4
2015-09-06    5
2015-09-07    6
2015-09-08    7
2015-09-09    8
2015-09-10    9

>>> s.resample('B', label='right', closed='right').last()
2015-09-01    0
2015-09-02    1
2015-09-03    2
2015-09-04    3
2015-09-07    6
2015-09-08    7
2015-09-09    8
2015-09-10    9

然后将数据帧绘制为正常

s.resample('B', label='right', closed='right').last().plot()
plt.show()