今天主要来介绍获取Pandas DataFrame格式数据以后如何进行可视化展示（个人的tushareID：498867）
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下面我以全指医药为例子，向大家展示获取一个指数日线行情后，进行可视化。
（1）首先进入tushare官网，点击数据工具，选择指数，然后点击指数日线行情，会出现下图
输入全指医药的代码，000991.SH，点击生成代码后，将代码复制到jupter notebook或者pycharm中。
# 导入tushare
import tushare as ts
# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api('个人token，每个人不一样')
# 拉取数据
df = pro.index_daily(**{
"ts_code": "000991.SH",
"trade_date": "",
"start_date": "",
"end_date": "",
"limit": "",
"offset": ""
}, fields=[
"ts_code",
"trade_date",
"close",
"open",
"high",
"low",
"pre_close",
"change",
"pct_chg",
"vol",
"amount"
])
print(df)
（2）这里以jupter notebook为例子，代码复制运行后，会出现下图
可以看到，获取了4230行的数据，从2005年1月4号开始。由于数据最初始的在最下面，所以我们需要对数据进行重排，输入如下代码：
df=df.sort_values('trade_date')
df
（3）目前的索引仍然是0，1，2...如果说为了后续绘图即索引便利，可以将'trade_date'设置成索引，结果如图4。可以看到日期目前就成为了索引。
df1=df.set_index('trade_date')
df1
（4）导入绘图库matplotlib，并对中文字体进行设置，不设置如果图中有中文会乱码。
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False #绘图中文字体设置
（5）编写绘图函数plotdf()，y即为绘图的因变量，这里以收盘价close为例子，如果想换成其他，比如开盘价open，把y='close'改成y='open'就可。
def plotdf(date, df, path, distance, color,alpha):
"""
:param date:日期名称
:param df: df就是导入进来的表格、
:param path:path是保存文件的路径
:param distance:横坐标间隔
:param color:颜色
:param alpha:透明度
:return:
"""
ax1=df.plot(figsize=(16,9), y='close',rot=90, fontsize=6, xlim=(-5,len(date)), color=color,alpha=alpha) #创建绘图对象
ax1.set_title("时间序列") #设置标题
ax1.set_xticks(range(0, len(date), distance)) #设置刻度范围
ax1.set_xticklabels(date[0:len(date):distance]) #设置刻度标签
plt.savefig(path,bbox_inches="tight",pad_inches=0,dpi=900) #保存高清图片，并去除白边,path是保存文件的路径
plt.show()
这里主要是采用面向对象的方式进行绘图，ax1.set_xxx表示给对象ax1设置一个xxx属性，如ax1.set_title('时间序列')就表示把图名设置成“时间序列”。
对图表进行保存时，dpi越高，输出的图片精度越大，bbox_inches="tight",pad_inches=0，是为了去除图片多余的白边。这里要注意的是，plt.show()一定要在plt.savefig()之前，反正保存的图片为空白。
下面对plotdf()进行调用，得到图5结果。这里横坐标展示间距设置成为100，颜色设置为蓝色，透明度0.5。间距可以根据具体的数据量进行调整，不一定100
plotdf(df1.index,df1,r"D:量化金融全指医药test1.png",100,'b',0.5)
结果储存在'D:量化金融全指医药'文件夹中
