python csv グラフ、散布図の表示（float,'')

Question

株価の移動平均グラフ、ゴールデンクロス位置を散布図で実現させたいプログラミング初心者です。

プログラムを実行すると、終値、移動平均のグラフは表示されるのですが、散布図のY軸がうまく表示できません。添付のファイルのように散布図のY軸は下記の’22,288．14’となってますが、本来はこの「22,288.14」はN255上の数値（N=15 のときはN255のY軸は22,288.14）と一致させたいのですが一致できないです

ジ説明](28b32ff52f3793afd4a3f98233950e9d.png)明](821275e844b03dd02ed3806af5dce030.png)](0712aa29bf2a5a32c80d741317563cd1.png)

終値のグラフは、下記でfloatに変換したうえで描いております
一方、散布図は、mydf1をiloc関数で抽出しております

散布図のY座標は
golden_y= ['22,288.14']のように’’があるからではと思いましたが
map関数をns=map(lambda s:float(s),golden_y)を試しましたがうまく変換できなかったです。
よく理解できていないです。

考えられる原因などにつきましてアドバイスいただけますと大変ありがたいです。
わかりにくい質問で申し訳ありませんがよろしくお願いいたします。

<こちらはわかりにくいコードですので、もう１つ下のコードをご確認ください＞
#移動平均GC　DCを描く

import numpy as np 
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import linear_model 
from sklearn import metrics

#CSVファイルの読み込み

mydf1=pd.read_csv('NIKKEI20200719.csv')

#DATEで順番の並び替え
mydf1=mydf1.sort_values(by=['DATE'])

#print(mydf.head())
N=len(mydf1)
print('N=',N)

nikkei=mydf1['FINISH']
nikkei=nikkei.apply(lambda x: x.replace(',','')).astype(np.float)#これで終値グラフはfloat

types=[[5,25],[25,75],[13,26]]
for short_day,long_day in types:
    #移動平均
    rolling_s=nikkei.rolling(short_day).mean().fillna(0)
    rolling_l=nikkei.rolling(long_day).mean().fillna(0)
    #print('MA=',rolling_s.tail())

    #クロスを確認
    over = rolling_s > rolling_l
    over_major=(over+over.shift(1)+over.shift(2))>=2
    golden=(over_major!=over_major.shift(1))&(over_major==True)
    dead=(over_major!=over_major.shift(1))&(over_major==False)

    #列追加
    #0:クロスなし、1：GC、-1：DC
    col_name = 'cross_' + str(short_day)+'_'+str(long_day)
    mydf1[col_name]=[x+y*-1 for x,y in zip(golden,dead)]
    mydf1[col_name]=np.append(np.array([0]*(long_day+3)),mydf1[col_name][long_day+3:])

    #チャート
    plt.plot(range(len(mydf1)),nikkei,label='N255')
    plt.plot(range(short_day-1,len(mydf1)),rolling_s[short_day-1:],color='r',label='MA'+str(short_day))
    plt.plot(range(long_day-1,len(mydf1)),rolling_l[long_day-1:],color='g',label='MA'+str(long_day))
    plt.legend(loc='upper left')
    plt.grid()
    plt.xlim(len(mydf1)-250,len(mydf1)+1)#
    

    crosses=mydf1[mydf1[col_name]!=0]
    golden_x = []
    golden_y = []
    golden_day=[]
    dead_x=[]
    dead_y=[]
    dead_day=[]
    for i in range(len(crosses)):
        if (crosses.iloc[i][col_name]==1):
            golden_x.append(crosses.index[i])
            golden_y.append(crosses.iloc[i]['FINISH'])#golden_y はリストを参照にする
            golden_day.append(crosses.iloc[i]['DATE'])#
        else:
            dead_x.append(crosses.index[i])
            dead_y.append(crosses.iloc[i]['FINISH'])#
            dead_day.append(crosses.iloc[i]['DATE'])#
    
    plt.scatter(golden_x,golden_y,c='black',s=80,marker='^')
 
    plt.show()

＜こちらを確認してもらえると助かります＞
#移動平均GC　DCを描く
import numpy as np 
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import linear_model 
from sklearn import metrics

#CSVファイルの読み込み
mydf1=pd.read_csv('NIKKEI20200726.csv')

#DATEで順番の並び替え
mydf1=mydf1.sort_values(by=['DATE'])

#print(mydf.head())
N=len(mydf1)
print('N=',N)

nikkei=mydf1['FINISH']
nikkei=nikkei.apply(lambda x: x.replace(',','')).astype(np.float)#これで終値グラフはfloat

plt.plot(range(len(mydf1)),nikkei,label='N255')

golden_x = [15]
golden_y = []
golden_y.append(mydf1.iloc[15][1])#golden_y はリストを参照にする
ns=map(lambda s:float(s),golden_y)##
#print(list(ns))
print('golden_x=',golden_x)
print('golden_y=',golden_y)

#チャート
plt.legend(loc='upper left')
plt.xlim(0,len(mydf1)+1)#修正
    
plt.scatter(golden_x,golden_y,c='black',marker='^')
    
plt.show()

> 引用テキスト
```CSV
コード
DATE	FINISH	START	HIGH	LOW	VOLUME	RATE
2020/7/17	22,696.42	22,807.57	22,857.82	22,643.52	558.65M	-0.32%
2020/7/16	22,770.36	22,907.96	22,925.90	22,739.42	894.44M	-0.76%
2020/7/15	22,945.50	22,817.91	22,965.56	22,800.11	725.70M	1.59%
2020/7/14	22,587.01	22,631.87	22,677.02	22,538.78	609.65M	-0.87%
2020/7/13	22,784.74	22,591.81	22,784.74	22,561.47	712.47M	2.22%
2020/7/10	22,290.81	22,534.97	22,563.68	22,285.07	788.05M	-1.06%
2020/7/9	22,529.29	22,442.30	22,679.08	22,434.38	651.67M	0.40%
2020/7/8	22,438.65	22,481.61	22,667.95	22,438.65	649.12M	-0.78%
2020/7/7	22,614.69	22,649.90	22,742.28	22,540.44	626.64M	-0.44%
2020/7/6	22,714.44	22,341.27	22,734.11	22,325.75	580.11M	1.83%
2020/7/3	22,306.48	22,266.91	22,312.44	22,154.97	516.77M	0.72%
2020/7/2	22,145.96	22,182.68	22,267.51	22,072.11	735.69M	0.11%
2020/7/1	22,121.73	22,338.30	22,360.31	22,039.56	673.60M	-0.75%
2020/6/30	22,288.14	22,335.10	22,448.30	22,273.38	741.69M	1.33%
2020/6/29	16,995.04	22,255.05	22,281.38	21,969.59	737.16M	-2.30%
2020/6/26	12,512.08	22,424.37	22,589.14	22,408.27	666.39M	1.13%
2020/6/25	18,259.79	22,287.87	22,423.41	22,165.14	808.20M	-1.22%
2020/6/24	12,534.32	22,541.01	22,663.29	22,479.86	669.68M	-0.07%
2020/6/23	12,549.05	22,636.06	22,693.89	22,257.14	-	0.50%

Comments

[can110]

インデントがなくコードが読めません（実行できません）。以下を参考に修正ください。
https://teratail.storage.googleapis.com/uploads/contributed_images/56957fe805d9d7befa7dba6a98676d2b.gif
また「NIKKEI20200719.csv」をテキストエディタで開いて先頭２０行ほどをコードブロックで囲んで提示すると、回答者が現象を再現しやすくなり回答得られやすくなります。

[kuma07]

貴重なアドバイアスありがとうございます。
大変失礼いたしました。
＜CODE>で入力し、CSVのデータの一部も置いてみました。

[yymmt]

> 添付のファイルのように散布図のY軸はすべて同じ位置にあります
添付のファイルが表示されていません。どのような状態でしょうか?

[kuma07]

わかりにくく申し訳ありません。
単純化したコードと結果の図表を添付いたしました。
よろしくお願いいたします

Answer 1

golden_y= ['22,288.14']のように’’があるからではと思いましたが

map関数をns=map(lambda s:float(s),golden_y)を試しましたがうまく変換できなかったです。

変換に失敗する理由は数値にコンマが含まれるためです。一旦コンマを削除して下さい。
またmatplotlib.scatter()の引数として渡すためにリストとして取り出して下さい。

golden_y = list(map(lambda s: float(s.replace(",", "")), golden_y))

Comments

[kuma07]

ありがとうございます。こちらが原因でした。このコードを入れたらうまくいきました。ありがとうございました。