Два временных ряда не будут отображаться на одной оси x (проблема с форматом даты)?

Я пытаюсь импортировать данные как из iex, так и из FRED. Хотя оба временных ряда относятся к одному и тому же периоду времени, когда я отображаю их вместе, данные не отображаются правильно на одной и той же оси x. Я подозреваю, что это связано с различиями между тем, как форматируются даты iex, и тем, как форматируются даты FRED.

Код ниже:

import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd
from pandas_datareader.data import DataReader 

from datetime import date 

start = date(2016,1,1)
end = date(2016,12,31)

ticker = 'AAPL'

data_source = 'iex'

stock_prices = DataReader(ticker, data_source, start, end)

print(stock_prices.head())
stock_prices.info()

stock_prices['close'].plot(title=ticker)
plt.show()

series = 'DCOILWTICO'
start = date(2016,1,1)
end = date(2016,12,31)
oil = DataReader(series,'fred',start,end)
print(oil.head())
oil.info()

data = pd.concat([stock_prices[['close']],oil],axis=1)
print(data.head())

data.columns = ['AAPL','Oil Price']
data.plot()
plt.show()
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
2
0
62
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Использование join вместо pd.concat даст вам то, что вы хотите:

data = stock_prices[['close']].join(oil)

Основная проблема с pd.concat заключается в том, что индекс ваших данных не выровнен, поэтому странный сшитый DataFrame. pd.join позаботится о смещении

Другие вопросы по теме