Неуклюжий обходной путь здесь, полученный из другого поста (если я смогу найти снова, буду ссылаться).Используя pandas df, постройте по индексу, а затем свяжите метки xaxis с строками даты для отображения.Я новичок в python / matplotlib, и это решение не настолько гибкое, но оно работает в принципе.Также использование индекса pd для построения графика удаляет пустые дневные пробелы «выходных» в данных о рыночных ценах. Индекс Matplotlib xaxis как даты
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_finance import candlestick2_ohlc
from mpl_finance import candlestick_ohlc
%matplotlib notebook # for Jupyter
# Format m/d/Y,Open,High,Low,Close,Adj Close,Volume
# csv data does not include NaN, or 'weekend' lines,
# only dates from which prices are recorded
DJIA = pd.read_csv('yourFILE.csv') #Format m/d/Y,Open,High,
Low,Close,Adj Close,Volume
print(DJIA.head())
fg, ax1 = plt.subplots()
cl =candlestick2_ohlc(ax=ax1,opens=DJIA['Open'],
highs=DJIA['High'],lows=DJIA['Low'],
closes=DJIA['Close'],width=0.4, colorup='#77d879',
colordown='#db3f3f')
ax1.set_xticks(np.arange(len(DJIA)))
ax1.set_xticklabels(DJIA['Date'], fontsize=6, rotation=-90)
plt.show()