需求：输入框中要把当天日期默认显示在输入框中，并且传给后台的日期格式是 2020-11-25 页面效果： image.png element UI中有一个default-value 属性，可以设置选择器打开时默认显示的时间...<el-date-picker v-model="searchData.date" type="date" placeholder="选择<em>日期</em>...now.getFullYear() // 得到年份 var month = now.getMonth() // 得到月份 var date = now.getDate() // 得到<em>日期</em>
https://blog.csdn.net/sinat_35512245/article/details/79791190 首先，表格的数据格式如下： ?...1、获取某年某月数据 data_train = pd.read_csv('data/train.csv') # 将数据类型转换为日期类型 data_train['date'] = pd.to_datetime...(data_train['date']) # 将date设置为index df = data_train.set_index('date') # 获取某年的数据 print(df['2010'].head...# 获取某个时期之前或之后的数据 # 获取2014年以后的数据 print(df.truncate(before='2014').head()) # 获取2013-11之前的数据 print(df.truncate...(after='2013-11').head()) # 获取2016-02年以后的数据 print(df.truncate(before='2016-02').head()) # 获取2016-02-2
如下场景：数据按照日期保存为文件夹，文件夹中数据又按照分钟保存为csv文件。...image.png image.png image.png 2019-07-28文件夹和2019-07-29中的文件分别如下： image.png image.png 代码如下，其中subDirTimeFormat...，fileTimeFormat，requestTimeFormat分别来指定文件夹解析格式，文件解析格式，以及查询参数日期解析格式： import os import pandas as pd onedayDelta...',12,"name",["value1","value2"]) print(result) 让我们查询2019-07-28 05:29到2019-07-29 17:29之间name为12的数据...看一下调用结果： 通过比较检验，确认返回结果和csv文件中的数据是一致的， name为12在各个csv中数据如下： image.png image.png image.png image.png
Pandas自动为你处理，但就像我说的那样，我们没有烛形图的奢侈品。 首先，我们需要适当的OHLC数据。 目前的数据确实有OHLC的价值，除非我错了，特斯拉从未有过送转，但你永远不会是这样的幸运。...因此，我们将创建自己的OHLC数据，这也将使能够显示来自Pandas的另一个数据转换： df_ohlc = df['Adj Close'].resample('10D').ohlc() 我们在这里所做的是创建一个基于...如果你喜欢的话，这是更高级的Pandas功能，你可以从中了解更多。 我们想要绘制烛形数据以及成交量数据。我们不必重新采样数据，应该，因为它与10D定价数据相比太细致。...df_volume = df['Volume'].resample('10D').sum() 在这对成交量求和，因为我们确实想知道这10天内交易的总量，但也可以使用平均值。...由于仅仅只要在Matplotlib中绘制列，所以实际上不希望日期成为索引，可以这样做： df_ohlc = df_ohlc.reset_index() 现在的日期只是一个普通的列。
通常情况下，我们使用 Pandas 来读取 Excel 数据，可以很方便的把数据转化为 DataFrame 类型。...但是现实情况往往很骨干，当我们遇到结构不是特别良好的 Excel 的时候，常规的 Pandas 读取操作就不怎么好用了，今天我们就来看两个读取非常规结构 Excel 数据的例子 本文使用的测试 Excel...内容如下 文末可以获取到该文件 指定列读取 一般情况下，我们使用 read_excel 函数读取 Excel 数据时，都是默认从第 A 列开始读取的，但是对于某些 Excel 数据，往往不是从第...，在我们的 Excel 数据中，我们有一个想要读取的名为 ship_cost 的表，这该怎么获取呢 在这种情况下，我们可以直接使用 openpyxl 来解析 Excel 文件并将数据转换为 pandas...DataFrame 以下是使用 openpyxl（安装后）读取 Excel 文件的方法： from openpyxl import load_workbook import pandas as pd
年6月5日期间的历史行情数据-前复权。...然后绘制K线图，并在K线图上添加布林线、MACD注意：每一步都要输出信息到屏幕上；日期格式是YYYYMMDD；设置中文字体，以解决中文显示乱码问题；源代码：import akshare as akimport...matplotlib.dates as mdatesimport numpy as np# 设置中文字体plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签...plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号# 获取股票数据stock_code = "600519"start_date = "20240307..."end_date = "20240605"print(f"正在获取股票 {stock_code} 从 {start_date} 到 {end_date} 的历史行情数据...")stock_data
时间序列处理1 由于气象上经常研究长期气候变化，这些数据动辄上十年，上百年的再分析数据也不少，如何提取这些时间序列，如何生成时间序列，便成为一个问题，之前看到摸鱼大佬作气候研究时使用xarray花式索引提取数据将我震的五体投地...这里分为三部分，一是如何生成时间序列；二是使用xarray提取数据集里的时间序列；三是如何在绘图中使用定制化时间的显示方式。本章节是第一块的内容。...举一个简单的例子，如何简单的将世界时变换为北京时，我们知道绝大数再分析资料都是以UTC存储的，但是BJC和UTC相差8个小时，这时便可以使用这个函数轻松换算。...使用pandas生成时间序列 pandas是当年处理金融数据出名的，而金融数据时间性较强，所以pandas也有极强的时间序列处理能力。...，设置12月时间间隔，而非一年时间间隔： 使用pd.offsets对生成的时间数列进行修改 假设，我需要生成每个月的2日为一年的时间序列，我们可以先生成每个月的1日，然后通过时间偏移对日期进行腾挪。
背景： 在一次处理excel批量数据导入时，需要导入一个订单的发货时间，导入模板中对应的时间那一列使用的是日期格式。...原因： 因为excel中的时间是从1900年开始的，而转换成文本类型的数字则代表着1900年之后的N天，知道这个原理之后，就很好解决这个问题了： /** * 将日期数字转为时间格式...Calendar.SECOND, second); return dateFormat.format(c.getTime()); } /** * 校验是否数据含小数点
标签：Python与Excel,pandas 在上篇文章中，我们简要地讨论了如何使用web数据在Python中创建一个图形，但是如果我们所能做的只是在Python中显示一个绘制的图形，那么它就没有那么大的用处了...解决方案是使用Excel作为显示结果的媒介，因为大多数人的电脑上都安装有Excel。因此，我们只需将Python生成的图形保存到Excel文件中，并将电子表格发送给用户。...美化图表 之前我们生成的这个图，尽管对于2行代码来说并不太糟糕，但该图与专业级图相差甚远，所以让我们使它更漂亮。 图1 我们将使用matplotlib修改绘图格式。...import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.ticker import (...as mdates from matplotlib.dates import DateFormatter df =pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com
y 值 y = func(x) # 绘制函数，plot 并不会立即显示 plt.plot(x, y) # 设置两个轴的标签 plt.xlabel('x') plt.ylabel('y(x)') # 显示图像...使用图例和标注 from matplotlib.finance import quotes_historical_yahoo from matplotlib.dates import DateFormatter...today.month, today.day) symbol = 'DISH' if len(sys.argv) == 2: symbol = sys.argv[1] # 读取 DISH 的日期和收盘价...return circles, triangles # 动画需要一个数据序列（可迭代对象） # 这是一个长度无限的生成器，每次迭代都返回 2xN 的随机值数组 def generate():...# 每次刷新时，都会用数据序列的当前值调用帧函数 anim = animation.FuncAnimation(fig, update, generate, interval=150) plt.show
我们将根据URL将数据加载到Pandas的数据框中，以便每天自动为我们更新。...在第一步中，我们加载我们需要使用的库。本文中我们将使用Pandas和Matplotlib。 在第二步中，我们将数据读入数据框df，然后仅选择列表中的countries。...在第七步中，我们使用Pandas的绘图功能创建了第一个可视化。我们使用colors参数将颜色分配给不同的列。我们还使用该set_major_formatter方法以数千个分隔符设置值的格式。...最后，在第九步中，我们添加了有关图表的标题，副标题和源信息。我们再次使用变量来定位数据，以使图形更新时，这些位置也会动态更新！ 这是第一张图表的最终结果： ?...COVID-19 在各国中的数据显示 创建第二个可视化视图-每100,000人的案例数 为了创建第二个可视化，我们将使用以下代码： percapitaplot = percapita.plot(figsize
我们想要的是工具栏中的位置具有更高的精确度，例如，鼠标悬停在上面时给我们确切的日期。 为了解决第一个问题，我们可以使用matplotlib.figure.Figure.autofmt_xdate()。...修复第二个问题，我们可以使用ax.fmt_xdata属性，该属性可以设置为任何接受标量并返回字符串的函数。 matplotlib 有一些内置的日期格式化器，所以我们将使用其中的一个。...让我们比较两个财务-时间图表，左边是一个简单的线框图，右边是一个填充图。 Alpha 通道在这里不是必需的，但它可以用来软化颜色，创建更具视觉吸引力的绘图。...群体平均值显示为黑色虚线，并且平均值的加/减一个标准差显示为黄色填充区域。 我们使用where=X>upper_bound找到漫步者在一个标准差边界之上的区域，并将该区域变成蓝色。...然后，你可以安全地创建不覆盖你的数据的图例： ax.legend(loc='upper right') 其他时候你不知道你的数据在哪里，而loc ='best'将尝试和放置图例： ax.legend(loc
在运维管理中，经常遇到时间序列的数据，比如网卡流量、在线用户数、并发连接数，等等。用散点图可以直观的查看数据的分布情况。...matplotlib模块的pyplot有画散点图的函数，但是该函数要求x轴是数字类型。pandas的plot函数里，散点图类型'scatter'也要求数字型的，用时间类型的会报错。...在搜索阅读了几十篇网文后，摸索出画散点图的简单办法。可以使用pyplot的plot_date()画散点图。...as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.dates import AutoDateLocator,...ax = plt.gca() ax.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%Y-%m-%d %H:%M')) #设置时间显示格式
本篇将在上一篇的基础上，继续讲解移动均线的绘制。 1、获取数据 我们从恒有数金融数据社区，获取股票市场历史行情数据。...我们获取2021年3月1号~2021年6月1号，恒生电子（600570.SH）的日行情数据，并做简单处理，代码及执行结果如下。...# 加载取数与绘图所需的函数包 import pandas as pd import datetime from hs_udata import set_token,stock_quote_daily...['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体 mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题... def GetData(stock_code,start,end): #stock_code：获取股票数据的股票代码 # start：开始日期 # end
，包括平台、线框图、散点图和条形图。...源代码 滑块示例 Matplotlib 拥有基本的 GUI 小部件，它们独立于您正在使用的图形用户界面，允许您编写 GUI 交叉图形和小部件。...日期示例 您可以绘制日期数据与主要和次要刻度，以及用于二者的自定义刻度格式化器。 源代码 详细信息和用法请参阅matplotlib.ticker和matplotlib.dates。...以下示例模拟 ChartDirector 中的一个财务图： 源代码 地图示例 Jeff Whitaker 的 Basemap 附加工具包可以在许多不同的地图投影上绘制数据。...这是一个名为 pbrain 的 EEG 查看器的屏幕截图。 下轴使用specgram()绘制其中一个 EEG 通道的频谱图。
用Python绘制专业的K线图【含源代码】 图1.png 使用Python绘制一幅专业的K线图，是量化投资和金融数据分析的必备功课。...分为阳线与阴线两种，收盘价高于开盘价时为阳线，收盘价低于开盘价时为阴线；K线图的示意图如下： 图2.png K线由矩形实体与上下两根影线组成，实体上方的影线成为上影线，下方的成为下影线。...由于恒有数的stock_quote_daily接口返回参数较多，使用candlestick_ohlc包绘制K线图时，需要将日期转为数值。...下面我们通过修改绘图数据中横轴数据，修改横轴标注日期，实现剔除图中的非交易日数据。...colorup='red', colordown='green') plt.xticks(rotation=30) # 日期显示的旋转角度
使用 matplotlib 绘制带日期的坐标轴 源码及参考链接 效果图 [运行结果] 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import...matplotlib.dates as mdates fig, ax = plt.subplots() """生成数据""" beginDate = '2012-01-01' endDate =...np.datetime64(data['date'][-1], 'Y') + np.timedelta64(1, 'Y') ax.set_xlim(datemin, datemax) # 设置刻度的显示格式...（旋转）使得每个字符串有足够的空间而不重叠 fig.autofmt_xdate() plt.show() 代码中使用到的类简单介绍一下，具体参数或用法可以点击查看。...() 配合设置日期刻度间隔 matplotlib.dates.DateFormatter() 设置日期显示格式 fig.autofmt_xdate() 自动调整坐标轴，未调用字符串会重叠在一起 [未调整字符串
数据导入 这里将股票数据存储在stockData.txt文本文件中，我们使用pandas.read_table()函数将文件数据读入成DataFrame格式。...5行数据，要得到数据的更多信息，可以使用.info()方法。...它告诉我们该数据一共有20行，索引是时间格式，日期从2015年1月5日到2015年1月30日。总共有14列，并列出了每一列的名称和数据格式，并且没有缺失值。...下面挑选了部分代表性的指标，并使用pandas.scatter_matrix()函数，将各项指标数据两两关联做散点图，对角线是每个指标数据的直方图。...为了得到更多的数据来演示，我们使用pandas_datareader直接从雅虎中下载最近一段时间的谷歌股票数据。
Python大数据分析 记录 分享 成长 最近有小伙伴私信我关于matplotlib时间类型刻度的设置问题，第一感觉就是官网有好多例子介绍 转念一想，在实际应用中类似设置还挺多和好多小伙伴询问...(直接翻译，感觉用的不多)。 AutoMinorLocator 轴为线性且主刻度线等距分布时，副刻度线定位器。将主要刻度间隔细分为指定数量的次要间隔，根据主要间隔默认为4或5。...FuncFormatter 用户定义的功能设置标签。 StrMethodFormatter 使用字符串方法设置刻度标签。 FormatStrFormatter 使用旧式的sprintf格式字符串。...LogFormatterMathtext 使用Math文本使用exponent = log_base（value）格式化对数轴的值。 LogitFormatter 概率格式器。...时间刻度形式 默认时间格式 这里我们使用自己生成的数据进行绘制，详细代码如下： //filename time_tick01.python //@by DataCharm import matplotlib.pyplot
稍后，当我们加载数据时，我们可以利用 NumPy 为我们做一些更多的工作，但这是教程未来的内容。...pyplot像往常一样导入，然后导入了numpy，然后是用于访问互联网的urllib，然后导入了matplotlib.dates作为mdates，它对于将日期戳转换为 matplotlib 可以理解的日期很有用...你可能希望将此用于绘制股票实时定价数据，或者可以将传感器连接到计算机，并且显示传感器实时数据。 为此，我们使用 Matplotlib 的动画功能。...因此，当我们计算移动均值时，我们会失去一些数据。 为了处理这种数据的减法，我们使用起始变量来计算应该有多少数据。...首先，为了创建一个图例，我们需要向我们的数据添加我们想要显示在图例上的标签。
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