说明
我打算从比特币数据中获取烛台。这是我在加载csv文件后选择我想要的数据框的代码。然而，用mplfinance显示的时候，总不能通过，解决后总结出，这个问题是，如何指定pandas的dataFrame的时间戳为索引的问题。解决后记录备忘。
显示如下提示：
程序代码和出错描述
读入数据代码：
df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"])
start_date = "2016-02-27"
end_date = "2021-02-27"
mask = (df["Date"] >= start_date) & (df["Date"] <= end_date)
df = df.loc[mask]
df然后，我输入了制作烛台的代码，如下所示：
import matplotlib.pyplot as plt
! pip install --upgrade mplfinance
import mplfinance as mpf
import matplotlib.dates as mpl_dates
mpf.plot(df, type = "candle", style = "charles",
title = "Bitcoin Price",
ylabel = "Price (USD$)",
volume = True,
ylabel_lower = "Shares
Traded",
mav = (3,6,9),
savefig = "chart-mplfinance.png")执行代码后，出现如下错误提示：
合理化建议
有两种简单的方法可以确保您的数据框将pandas.DatetimeIndex作为数据框索引：
1读入数据时指定索引
调用read_csv时，指明要将哪一列用于索引，并设置kwargparse_dates=True。这将自动将日期时间列转换为DatetimeIndex对象，并将其设置为索引您可以在mplfinance存储库的示例中看到这样做，例如，单击此处，查看基本用法下，您可以在调用read_csv时看到：
index_col=0、parse_dates=True。
2读入数据后，使用数据前指定日期索引
使用pandas.DatetimeIndex构造函数。例如，取代上述出错代码，
df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"])
df.index = pd.DatetimeIndex(df["Date"])
注：一旦数据框具有DatetimeIndex，您就不需要在下一部分代码中使用掩码，但可以简单地按如下方式切片：
start_date = "2016-02-27"
end_date = "2021-02-27"
df = df.loc[start_date:end_date]
文章为作者独立观点，不代表股票量化交易软件接口观点