pandas数据中提取时间，和列数据绘图（一个图，多个线，成交量和收盘价图）

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import tushare as ts
from datetime import datetime
import matplotlib.dates as mdates
from matplotlib.dates import AutoDateLocator

data = ts.get_hist_data(‘000012‘,start=‘2015-06-23‘,end=‘2017-11-16‘)

# 生成横纵坐标信息
data_time  = data.index
data_time_translation = [datetime.strptime(d, ‘%Y-%m-%d‘).date() for d in data_time]
data_close = data[‘close‘].values

# 配置时间坐标轴
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter(‘%Y-%m-%d‘)) # 显示时间坐标的格式

autodates = AutoDateLocator()                # 时间间隔自动选取
plt.gca().xaxis.set_major_locator(autodates)

# 画图
plt.plot(data_time_translation, data_close,‘b‘,lw=2.5)
plt.gcf().autofmt_xdate()  # 自动旋转日期标记

plt.grid(True)
plt.axis("tight")
plt.xlabel(‘Time‘,size=20)
plt.ylabel(‘Close price‘,size=20)
plt.title(‘000012‘,size=20)

plt.show()

# 绘图
plt.plot(data_time_translation,data[‘open‘].values,lw=1.5,label="open",color=‘blue‘)
plt.plot(data_time_translation,data[‘high‘].values,label="high",color=‘red‘,lw=1.5)
plt.plot(data_time_translation,data[‘close‘].values,lw=1.5,label="close",color=‘green‘)
plt.plot(data_time_translation,data[‘low‘].values,lw=1.5,label="low",color=‘yellow‘)
# 自动旋转日期标记
plt.gcf().autofmt_xdate()

# 绘图细节
plt.grid(True)
plt.axis("tight")
plt.xlabel(‘Time‘,size=20)
plt.ylabel(‘Price‘,size=20)
plt.title(‘000012‘,size=20)
# 添加图例
plt.legend(loc=0)

plt.show()

# 绘图
plt.figure(figsize=(7,5))       # 确定图片大小

plt.subplot(211)                # 确定第一个图的位置
plt.plot(data_time_translation,data[‘close‘].values,‘b‘,label="1st")
plt.grid(True)
plt.axis(‘tight‘)
plt.ylabel(‘Values‘,size=20)
plt.title("000012")

plt.legend(loc=0)

plt.subplot(212)               # 确定第2个图的位置
plt.bar(data_time_translation,data[‘volume‘].values,width = 0.2,color=‘g‘,label="2nd")  # 直方图的画法
plt.grid(True)
plt.xlabel("Time",size=20)
plt.ylabel("Volume",size=20)
plt.legend(loc=0)
plt.gcf().autofmt_xdate()
plt.show()