株価の日付表示の仕方(グラフのx軸)

python
1import pandas as pd
2import matplotlib.pyplot as plt
3import mpl_finance as mpf
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6def main():#ローソク足表示プログラム
7    df = pd.read_csv('6502_2018.csv', encoding='Shift_JIS', na_values='--',header=1)#'6502_2018.csv'は個別銘柄のデータが入ったcsvファイルです．
8    df.columns=["Date", "Open", "High", "Low", "Close", "Volume", "Trading Value"]
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10    fig = plt.figure()
11    ax = plt.subplot(1, 1, 1)
12    # candlestick2を使って描画
13    mpf.candlestick2_ohlc(ax, df["Open"], df["High"], df["Low"], df["Close"], 
14                                               width=0.9, colorup="b", colordown="r")
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16    plt.tight_layout()
17    plt.show()
18
19if __name__ == '__main__':
20    main()

このままだとx軸がよくわからない数字のみで表現されているので，日付に変更したいです．また月単位で表示する場合のこともわからないので教えてくださると助かります．
よろしくお願いします．
また，株価分析をpythonでしている方がいたらどういう勉強をしていくといいのかアドバイスをくださるととても嬉しいです．

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回答1件

ベストアンサー

現在、グラフを mpf.candlestick2_ohlc() にて描画しているようですが、mpf.candlestick_ohlc()を使って日時データも一緒に引数に渡してあげると良いのではないでしょうか。

その際に渡す日時データは matplotlib.dates.date2num() にて数値型に変換する必要がありますのでご注意ください

その上で、X軸の Locator と Formatter をを時系列用のものを設定することで X軸のラベルを日付にすることができるかと思います。

以下は candlestick_ohlc() を使用したサンプルです。

Python
1import pandas as pd
2import matplotlib.pyplot as plt
3import matplotlib.dates as mdates
4import mpl_finance as mpf
5
6def main():
7    df = pd.read_csv('6502_2018.csv', encoding='Shift_JIS', na_values='--',header=1)
8    df.columns = ["Date", "Open", "High", "Low", "Close", "Volume", "Trading Value"]
9
10    # "Date"列を数値型に変換
11    df["Date"] = mdates.date2num(df["Date"])
12
13    fig = plt.figure()
14    ax = plt.subplot(1, 1, 1)
15    # candlestickを使って描画
16    mpf.candlestick_ohlc(ax, df[["Date", "Open", "High", "Low", "Close"]].values, width=0.9, colorup="b", colordown="r")
17    # 時系列用のLocator/Formatterを使用
18    ax.xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator(interval=5))　
19    ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%m/%d'))
20    plt.tight_layout()
21    plt.show()

【補足】

上記の説明は Date列が DateTime型であることを前提としております。
その為、最初に
print(df.dtypes)
などでData列の型を確認し、Data列の型がobject型である場合は
df["Date"] = mdates.date2num(df["Date"])
の前に
df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"])
などの処理を行いDatetime型にしておいてください。