python_PyQt5日周月K线纵向对齐显示_1

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了python_PyQt5日周月K线纵向对齐显示_1_数据处理。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

写在前面：

图形结果显示：

数据设计：

代码：

从日数据中计算周数据、月数据

生成图形显示需要的数据格式

写在前面：

“PyQt5日周月K线纵向对齐显示”，将分三篇博文描述

1 数据处理。将数据处理成适合图形显示的格式

2 显示工具开发。用pyqtgraph开发

3 聚焦某段图形

图形结果显示：

python_PyQt5日周月K线纵向对齐显示_1_数据处理,python杂项,python,开发语言

显示的结果是，周线级别K线与本周日数据的最后一个交易日对齐，月线级别K线与本月日数据的最后一个交易日对齐。

数据设计：

假设有40个日数据，日线级别的横轴为0,1,2,3,4,...39

0	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15	16	17	18	19
周三	四	五	一	二	三	四	五	一	二	三	四	五	一	二	三	四	五	一	二

20	21	22	23	24	25	26	27	28	29	30	31	32	33	34	35	36	37	38	39
三	四	五	一	二	三	四	五	一	二	三	四	五	一	二	三	四	五	一	二

那周线级别对应的横轴为2，7,12,17,22,27,32,37

月线级别与周线一样的提取方式，这里就不再赘述

代码：

（注意：这里的原始数据来自优矿，所以对于收开高低，交易日的字段对应优矿）

从日数据中计算周数据、月数据

def caculate_week_month_from_day(df):        
        df['row_i'] = [i for i in range(len(df))]
        df['o_date'] = pd.to_datetime(df['tradeDate'])
        df['ma'] = talib.MA(df['closePrice'],timeperiod=20)
        df['vol_ma'] = talib.MA(df['turnoverVol'],timeperiod=20)
        df['value_ma'] = talib.MA(df['turnoverValue'],timeperiod=20)
        week_group = df.resample('W-FRI',on='o_date')
        month_group = df.resample('M',on='o_date')

        week_df = week_group.last()
        week_df['row_i'] = week_group.last()['row_i']
        week_df['openPrice'] = week_group.first()['openPrice']
        week_df['lowestPrice'] = week_group.min()['lowestPrice']
        week_df['highestPrice'] = week_group.max()['highestPrice']
        week_df['turnoverVol'] = week_group.sum()['turnoverVol']
        week_df['turnoverValue'] = week_group.sum()['turnoverValue']
        week_df = week_df.loc[:,self.multi_columns_list].copy()
        week_df.dropna(axis=0,how='any',subset=['closePrice'],inplace=True)
        week_df['ma'] = talib.MA(week_df['closePrice'],timeperiod=20)
        week_df['vol_ma'] = talib.MA(week_df['turnoverVol'],timeperiod=20)
        week_df['value_ma'] = talib.MA(week_df['turnoverValue'],timeperiod=20)

        month_df = month_group.last()
        month_df['row_i'] = month_group.last()['row_i']
        month_df['openPrice'] = month_group.first()['openPrice']
        month_df['lowestPrice'] = month_group.min()['lowestPrice']
        month_df['highestPrice'] = month_group.max()['highestPrice']
        month_df['turnoverVol'] = month_group.sum()['turnoverVol']
        month_df['turnoverValue'] = month_group.sum()['turnoverValue']
        month_df = month_df.loc[:,self.multi_columns_list].copy()
        month_df.dropna(axis=0,how='any',subset=['closePrice'],inplace=True)
        month_df['ma'] = talib.MA(month_df['closePrice'],timeperiod=20)
        month_df['vol_ma'] = talib.MA(month_df['turnoverVol'],timeperiod=20)
        month_df['value_ma'] = talib.MA(month_df['turnoverValue'],timeperiod=20)

return daily_df,week_df,month_df

为了便于说明，这里将日周月数据按Excel表格输出，查看数据情况

python_PyQt5日周月K线纵向对齐显示_1_数据处理,python杂项,python,开发语言

day,week,month的row_i分别是日、周、月的横轴位置

生成图形显示需要的数据格式

（要显示K线图和成交量图，所以会分别生成K线数据和成交量数据）文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-714640.html

def caculate_show_data(df):
        k_height_num = 400
        vol_height_num = 100
        candle_data = df.loc[:,['row_i','openPrice','closePrice','lowestPrice','highestPrice']].values.tolist()
        curve_data = {
            'x':df['row_i'].values.tolist(),
            'y':df['ma'].values.tolist()
        }
        one = {
            'height_num':k_height_num,
            'yMin':df['lowestPrice'].min(),
            'yMax':df['highestPrice'].max(),
            'data_list':[
                {
                    'type':'candle',
                    'data':candle_data
                },
                {
                    'type':'curve',
                    'data':curve_data
                }
            ]
        }
        bar_data = df.loc[:,['row_i','openPrice','closePrice','turnoverVol']].values.tolist()
        curve_data2 = {
            'x':df['row_i'].values.tolist(),
            'y':df['vol_ma'].values.tolist()
        }
        two = {
            'height_num':vol_height_num,
            'yMin':0,
            'yMax':df['turnoverVol'].max(),
            'data_list':[
                {
                    'type': 'bar',
                    'data':bar_data
                },
                {
                    'type':'curve',
                    'data':curve_data2
                }
            ]
        }
        return one,two

到了这里，关于python_PyQt5日周月K线纵向对齐显示_1_数据处理的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！