Données FX sur ce site Montrez les jambes de bougie.
En ce qui concerne l'affichage, ce post est décrit plus en détail. L'exemple de Site here est affiché tel quel.
fig.py
import plotly.graph_objects as go
import pandas as pd
from datetime import datetime
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/finance-charts-apple.csv')
fig = go.Figure(data=[go.Candlestick(x=df['Date'],
open=df['AAPL.Open'],
high=df['AAPL.High'],
low=df['AAPL.Low'],
close=df['AAPL.Close'])])
fig.show()
Il était affiché comme suit.
Afficher HISTDATA_COM_ASCII_EURJPY_M1_201911.zip de ce site J'aimerais essayer. Pour ce faire, convertissez d'abord le contenu du fichier zip en pd.DataFrame.
import pandas as pd
from zipfile import ZipFile
ascii_minute_names = ["datetime_str", "Open", "High", "Low", "Close", "Volume"]
ascii_minute_datetime_format = "%Y%m%d %H%M%S"
with ZipFile("HISTDATA_COM_ASCII_EURJPY_M1201911.zip", 'r') as z:
with z.open("DAT_ASCII_EURJPY_M1_201911.csv") as f:
df = pd.read_csv(f, names=ascii_minute_names, sep=";")
df["datetime"] = pd.to_datetime(df.datetime_str, format=ascii_minute_datetime_format)
df = df.set_index("datetime")
del df["datetime_str"]
print(df.head())
"""
output:
Open High Low Close Volume
datetime
2019-11-01 00:00:00 120.599 120.601 120.595 120.598 0
2019-11-01 00:01:00 120.597 120.598 120.592 120.595 0
2019-11-01 00:02:00 120.597 120.603 120.597 120.601 0
2019-11-01 00:03:00 120.600 120.600 120.592 120.598 0
2019-11-01 00:04:00 120.597 120.603 120.593 120.597 0
"""
Afficher! * L'exécution prend du temps car les données sont volumineuses.
import plotly.graph_objects as go
import pandas as pd
from datetime import datetime
fig = go.Figure(data=[
go.Candlestick(
x=df.index,
open=df.Open,
high=df.High,
low=df.Low,
close=df.Close
)
])
fig.show()
Il était affiché comme suit.
c'est tout!
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