import math
import pandas_datareader as web
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('fivethirtyeight')
# Read csv
df = pd.read_csv('usdtryy.csv')
df = df.head(200)
# Formatting
['Date'] = [x.replace('.','-') for x in df['Date']]
df['Date'] = [x.replace('.','-') for x in df['Date']]
df['Open'] = [x.replace(',','.') for x in df['Open']]
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']).apply(lambda x:x.strftime('%Y-%m-%d'))
df = df.set_index(df['Date'])
pd.to_datetime(df['Date'])
df = df.iloc[:,2:3]
А вот и мой кадр
plt.figure(figsize=(16,8))
plt.title('Close Price History')
plt.plot(df['Open'])
plt.xlabel('Date',fontsize=18)
plt.ylabel('Close Price USD ($)',fontsize=18)
plt.show()
Вот мой окончательный результат сюжета. Когда я получаю данные из Yahoo с помощью web.DataReader, он работает так, как если бы данные в кадрах выглядели одинаково. Что я делаю не так?