日期之间的绘制水平线通过熊猫数据框架迭代

Question

我本质上有两个不同的数据帧，一个用于计算每周数据（ df ），第二个数据框架（ df ）（ df1 ），该数据具有库存/加密货币的绘图值。在DF上，我使用每周数据创建了Pandas列' pivot '（（ open+high+low）/3 ），以创建一组包含每周的值枢轴值。

现在，我想将这些每周数据（作为行）绘制到具有每日数据的DF1上。因此，X1将是本周的开始，而X2是本周结束。 Y值是DF（每周）的枢轴值。 这是我希望它看起来像：

我的方法＆amp;问题：

首先，我是Python的初学者，这是我学习的第二个月。我很抱歉是否以前问过。

我知道可以使用单个数据框架计算枢轴值＆amp;熊猫小组但我想在完成此问题之后解决这个问题，因此，如果您要解决此问题，这两种方式都可以。我想拥有的是与OHLC烛台的最后一行。我想使用 plotly ohlc 和 go shapes 。我坚持使用的是通过枢轴每周的数据框架进行迭代，并将线路添加为OHLC数据每日数据顶部的痕迹。

到目前为止，这是我的代码：

import yfinance as yf
import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
from datetime import datetime, timedelta 


df = yf.download( tickers = 'BTC-USD',
                start = '2021-08-30',
                end = datetime.today().strftime('%Y-%m-%d'),
                interval = '1wk',
                group_by = 'ticker',
                auto_adjust = True).reset_index()

#daily df for plot
df2 = yf.download( tickers = 'BTC-USD',
                start = '2021-08-30',
                end = datetime.today().strftime('%Y-%m-%d'),
                interval = '1d',
                group_by = 'ticker',
                auto_adjust = True).reset_index()
#small cap everything
df = df.rename(columns={'Date':'date',
                          'Open': 'open',
                          'High': 'high',
                          'Low' : 'low',
                          'Close' : 'close'})

df['pivot'] = (df['high']+ df['low'] + df['close'])/3
result = df.copy()

fig = go.Figure(data = [go.Candlestick(x= df['date'],
                                      open = df['open'],
                                      high = df['high'],
                                      low = df['low'],
                                      close = df['close'],
                                      name = 'Price Candle')])

这将是为了绘制直到烛台OHLC，但是，静止迭代是让我困扰的。您可以在线图或OHLC图表上绘制它并迭代它。

fig = px.line(df, x='time', y='close')
result = df.copy()

for i, pivot in result.iterrows():
        fig.add_shape(type="line",
            x0=pivot.date, y0=pivot, x1=pivot.date, y1=pivot,
            line=dict(
                color="green",
                width=3)
            )
fig

当我打印此时，没有枢轴线会以我希望它们显示的方式出现。只有原始价格线图显示< /a> 此后，感谢您抽出宝贵的时间来阅读此书。

Answer 1

创建线段的方法有两种：在散点图上添加形状或使用线模式。我认为散点图的线模式更有利，因为它允许更详细的设置。对于数据框架，请逐行引入循环过程，以使用数据框架的IDX获取下一行。 Y轴值是枢轴值。我想获得横滨，所以我将传奇位置移动起来。另外，由于我们正在遍历散点图，因此我们将为枢轴值提供许多传说，因此我们仅首次将传奇显示为真。

import yfinance as yf
import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
from datetime import datetime, timedelta 

df = yf.download( tickers = 'BTC-USD',
                start = '2021-08-30',
                end = datetime.today().strftime('%Y-%m-%d'),
                interval = '1wk',
                group_by = 'ticker',
                auto_adjust = True).reset_index()

#daily df for plot
df2 = yf.download( tickers = 'BTC-USD',
                start = '2021-08-30',
                end = datetime.today().strftime('%Y-%m-%d'),
                interval = '1d',
                group_by = 'ticker',
                auto_adjust = True).reset_index()
#small cap everything
df = df.rename(columns={'Date':'date',
                          'Open': 'open',
                          'High': 'high',
                          'Low' : 'low',
                          'Close' : 'close'})

df['pivot'] = (df['high']+ df['low'] + df['close'])/3

fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Candlestick(x= df['date'],
                             open = df['open'],
                             high = df['high'],
                             low = df['low'],
                             close = df['close'],
                             name = 'Price Candle',
                             legendgroup='one'
                            )
             )
#fig.add_trace(go.Scatter(mode='lines', x=df['date'], y=df['pivot'], line=dict(color='green'), name='pivot'))

for idx, row in df.iterrows():
    #print(idx)
    if idx == len(df)-2:
        break
    fig.add_trace(go.Scatter(mode='lines',
                             x=[row['date'], df.loc[idx+1,'date']],
                             y=[row['pivot'], row['pivot']],
                             line=dict(color='blue', width=1),
                             name='pivot',
                             showlegend=True if idx == 0 else False,
                            )
                 )
    
fig.update_layout(
    autosize=False,
    height=600,
    width=1100,
    legend=dict(
        orientation="h",
        yanchor="bottom",
        y=1.02,
        xanchor="right",
        x=1)
)
fig.update_xaxes(rangeslider_visible=False)

fig.show()