import holoviews as hv
import pandas as pd
import numpy as np
data=pd.read_csv("C:/Users/Nisarg.Bhatt/Documents/data.csv", engine="python")
train=data.groupby(["versionCreated"])["Polarity Score"].mean()
table=hv.Table(train)
print(table)
bar=hv.Bars(table).opts(plot=dict(width=1500))
renderer = hv.renderer('bokeh')
app = renderer.app(bar)
print(app)
from bokeh.server.server import Server
server = Server({'/': app}, port=0)
server.start()
server.show("/")
Это делается с помощью Holoviews, оно используется для целей визуализации. Если вы используете для профессионального приложения, вы обязательно должны попробовать это.Здесь versionCreated является датой, а Polarity похож на счет.Попробуйте это
ИЛИ, если вы хотите придерживаться matplotlib, попробуйте это:
fig, ax = plt.subplots(figsize=(16,9))
ax.plot(msft.index, msft, label='MSFT')
ax.plot(short_rolling_msft.index, short_rolling_msft, label='20 days rolling')
ax.plot(long_rolling_msft.index, long_rolling_msft, label='100 days rolling')
ax.set_xlabel('Date')
ax.set_ylabel('Adjusted closing price ($)')
ax.legend()
Также это можно использовать, если вы хотите придерживаться matplotlib