python通过新 mplfinance 模块绘制 k 线图

最近绘制 k 线图发现mplfinance从matplotlib中独立出来了，作为一个单独的模块，并且可以直接使用Pandas的DataFrames。这里简单记录一下如何用新的mplfinance绘制一个 k 线图。

只需要查看代码的，请滑到最后。

环境安装

数据使用的是Tushare提供的接口，这个接口也更新到了 pro版本，需要注册后使用。这里需要注意的是，调用不同的数据需要不同的积分，增加积分可以通过邀请新用户。注册链接

安装 tushare

pip install tushare

安装mplfinance

pip install mplfinance

如果环境里没有pandas的，需要把它也安装一下，安装指令：pip install pandas。

绘制 k 线图

1、导入包

import tushare as tsimport mplfinance as mpfimport pandas as pd

2、从Tushare 获取数据

由于tushare升级了，貌似现在只能调用 pro 接口，调用的时候需要填写自己的token，这个需要登陆它的官网，在个人中心查看。

# 这里填写自己的 tokenpro = ts.pro_api("xxxx")# 这里获取的是日数据，股票代码：600519.SH， 开始日期：2001，结束日期：2011df = pro.daily(ts_code='600519.SH', start_date='2001', end_date='2011')

这里我调用的是日数据，还可以调用周数据pro.weekly，月数据pro.daily。更多的数据接口可以上Tushare官网查看。

接口参数

3、清洗数据

从Tushare获取的数据有很多，有股票代码、交易日期、开盘价、收盘价和涨跌幅等等，那我们绘制 k 线图需要哪些数据呢？mplfinance文档中已经说明了：

wheredatais aPandas DataFrameobject containing Open, High, Low and Close data, with a PandasDatetimeIndex.

数据必须是Pandas DataFrame格式，必须包含开盘价、最高价、最低价和收盘价，需要使用DatetimeIndex作为索引。

虽然说得很简单，但字字如金，每个字都很重要，因为我就在这里被困了一晚上。🤣

代码：

# 删除 tushare 提供的不需要的数据，保留 Date, Open, High, Low, Close, Volume# 保留Volume是可选的，保留了就可以在后面画图成交量的图df = df.drop(labels=["ts_code", "pct_chg", "pre_close", "amount", "change"], axis=1)# 对数据进行改名，mplfinance名字必须是Date, Open, High, Low, Close, Volumedf.rename(columns={'trade_date':'Date', 'open':'Open', 'high':'High', 'low':'Low', 'close':'Close', 'vol':'Volume'}, inplace=True)# 从 tushre下载的数据是按时间倒叙的，也就是从现在到过去的数据，这里把它改成从过去到现在的数据df = df[::-1]# 把 Date 这列数据设置成索引，必须的，不设置会报错。df.set_index(["Date"], inplace=True)# 把 Date这列数据装换成datetime 格式，也是 mplfinance 要求的df.index = pd.to_datetime(df.index)

4、绘图

mpl.plot(df, type='candle',mav=(3,6,9), volume=True)

type='candle'是绘制 k 线图，也可以指定其他的图，例如：type='ohlc',type='line',type='renko', 或type='pnf，默认是ohlc

mav是设置均线，就是下图中的三条不同颜色的线；volume是成交量图，就是图下方的柱状图，如果数据中没有Volume则无法绘制此图。

完整代码

运行时需要填写自己的 token

# -*- coding: utf-8 -*-import tushare as tsimport pandas as pdimport mplfinance as mpfdef main():# 这里需要填写自己的 tokenpro = ts.pro_api("xxxx")df = pro.daily(ts_code='600519.SH', start_date='2001', end_date='2011')# 删除 tushare 提供的不需要的数据，保留 Date, Open, High, Low, Close, Volumedf = df.drop(labels=["ts_code", "pct_chg", "pre_close", "amount", "change"], axis=1)# 对数据进行改名，mplfinance有要求df.rename(columns={'trade_date': 'Date', 'open': 'Open', 'high': 'High', 'low': 'Low', 'close': 'Close', 'vol': 'Volume'},inplace=True)# 转换时间序列df = df[::-1]# 将Date设置为索引，并转换为 datetime 格式df.set_index(["Date"], inplace=True)df.index = pd.to_datetime(df.index)mpf.plot(df, type='candle', mav=(3, 6, 9), volume=True)if __name__ == '__main__':main()

colab在线运行

参考资料

mplfinance

Tushare

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