【Python】Pandas で取得した Ticker を使ってチャートを描画する

2018年4月16日2020年10月11日Python,開発

おはようございます。

前回に引き続き、Ticker 情報を利用してあれこれ試していきたいと思います。
今回は、matplotlib を使ってチャートを描画してみます。

プログラムは前回のものを流用します。

【Python】Pandas を使って MySQLのデータを読み込む

1. パッケージ追加
2. プログラムの修正
- 2.1. インポート宣言の追加
- 2.2. データ取得処理の追加
3. 起動してみる
4. プロットの文字化け解消
5. まとめ

パッケージ追加

matplotlib のパッケージをインストールします。

上部メニューの「File」＞「Default Settings」を選択します。

Default Setting画面が表示されるので、右上の対象プロジェクト環境を今回作成した環境に変更し、右側にある「＋」ボタンをクリックします。

パッケージ検索画面で、「matplotlib」と検索します。
一覧に表示された「matplotlib」を選択して「Install Package」ボタンをクリックします。

プログラムの修正

インポート宣言の追加

BfTool.py

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

1 2	importmatplotlib.pyplot asplt importpandas aspd

データ取得処理の追加

BfTool.py

class GetTicker(RequestHandler):
    """
    ティッカー情報を取得
    """

    def initialize(self):
        logging.info("GetTicker [initialize]")

    def post(self):
        logging.info("GetTicker [post]")

        # ティッカー情報の取得
        mysql = MySQLUtil()
        df = mysql.convert_table_to_df()

        # 最終取引価格を浮動小数点に変換
        df['LTP'] = df['LTP'].astype("float")

        # 取引日時の型を変換
        df['TIME_STAMP'] = pd.to_datetime(df['TIME_STAMP'])

        # 取引日時をインデックスに設定
        df.set_index('TIME_STAMP', inplace=True)

        """
        1分毎のデータを抽出
        freq="H" 時間
        freq="T" or "min" 分
        freq="S" 秒
        freq="5T" 5分
        """
        span = pd.date_range('2018-04-12 00:00:00', periods=1000, freq="T")
        df = df[df.index.isin(span)]

        # 同じ日時のデータがある場合は、そのうちの最大値をとる
        grouped = df.groupby("TIME_STAMP")
        df = grouped.max()

        # プロットの設定
        df["LTP"].plot(legend=True, figsize=(10, 6))
        plt.xticks(df.index)
        plt.xlabel("日時　TIME_STAMP")
        plt.ylabel("最終取引価格　LTP")
        plt.show()

        self.write(df.to_json(orient="records"))