Плотно не загружает график правильно, где делает Matplotlib

Question

При использовании графика я получаю эту картинку с некоторыми прямыми линиями на графике. У меня нет такого же при использовании matplotlib.

import pandas as pd
import numpy as np
import cufflinks as cf
from plotly.offline import plot
from datetime import datetime
import io
import requests

df = cf.datagen.lines()

src = "https://iss.moex.com/iss/engines/stock/markets/index/securities/RTSI/candles.csv?iss.only=history&interval=31&iss.reverse=true&from=1995-09-01&till=2019-12-28&iss.json=extended&callback=JSON_CALLBACK&lang=en&limit=100&start=0&sort_order=TRADEDATE&sort_order_desc=desc&_=1563185736134'"

r = requests.get(src)

df = pd.read_csv(io.StringIO(r.content.decode('utf-8')),
                             sep=';',
                             names=[
                                 'Open', 'Close', 'High', 'Low', 'Value',
                                 'Volume', 'Date', 'End'
                             ]).iloc[2:]

frame = {
    'Date': df['Date'].astype(np.datetime64),
    'Open': df['Open'].astype('float64'),
    'Close': df['Close'].astype('float64'),
    'High': df['High'].astype('float64'),
    'Low': df['Low'].astype('float64'),
    'Value': df['Value'].astype('float64'),
    'Volume': df['Volume'].astype('float64'),
}

df = pd.DataFrame(frame)

plot([{
    'x': df['Date'],
    'y': df[col],
    'name': col
}  for col in df.columns[1:]])


df.iplot()

Это ошибка с заговором или я что-то не так делаю?

Answer 1

Основная проблема заключается в том, что значения даты не отображаются в отсортированном порядке. Их необходимо отсортировать явно.

Другая проблема состоит в том, что числа в столбце «Значение» имеют полный диапазон, отличный от других. Чтобы отобразить их на одном графике, можно добавить вторичную ось Y .

Поскольку столбец «Объем» не заполнен (содержит только нули), его можно оставить out.

Вот пример кода, пропускающий шаги преобразования, которые, вероятно, не нужны для последних plotly версий:

import plotly.graph_objects as go
import pandas as pd

src = "https://...."
df = pd.read_csv(src,
                 sep=';',
                 names=[
                     'Open', 'Close', 'High', 'Low', 'Value',
                     'Volume', 'Date', 'End'
                 ]).iloc[2:]
df = df.sort_values(by='Date')

for col in df.columns:
    print(col, df[col].min(), df[col].max())

fig = go.Figure()
for col in ['Open', 'Close', 'High', 'Low', 'Value']:
    fig.add_trace(
        go.Scatter(
            x=df['Date'],
            y=df[col],
            name=col,
            yaxis='y1' if col == 'Value' else 'y2'
        ))
fig.update_layout(
    yaxis=dict(
        title="Price",
    ),
    yaxis2=dict(
        title="Volume",
        anchor="x",
        overlaying="y",
        side="right"
    ))
fig.show()

Answer 2

Я вижу несколько небольших проблем, плюс данные не сортируются, как указано @ Johan C. Тогда вам действительно следует использовать 2 yaxis, как предложено @ Johan C Вот мой полный код с комментариями

import pandas as pd
import io
import requests
import plotly.graph_objects as go

# get Data
src = "https://iss.moex.com/iss/engines/stock/markets/index/securities/RTSI/candles.csv?iss.only=history&interval=31&iss.reverse=true&from=1995-09-01&till=2019-12-28&iss.json=extended&callback=JSON_CALLBACK&lang=en&limit=100&start=0&sort_order=TRADEDATE&sort_order_desc=desc&_=1563185736134'"

r = requests.get(src)

df = pd.read_csv(io.StringIO(r.content.decode('utf-8')),
                             sep=';',
                             names=[
                                 'Open', 'Close', 'High', 'Low', 'Value',
                                 'Volume', 'Date', 'End'
                             ]).iloc[2:]

# set Date as first column and drop End
df = df.set_index('Date')\
       .drop("End", axis=1)\
       .reset_index()

# change dtypes
df["Date"] = df["Date"].astype("M8[us]")
for col in df.columns[1:]:
    df[col] = df[col].astype(float)

# sort Date
df = df.sort_values("Date")\
       .reset_index(drop=True)

fig = go.Figure()
for col in df.columns[1:]:
    fig.add_trace(
        go.Scatter(x=df["Date"],
                   y=df[col],
                  name=col))
fig.show()