expand=True)[0] a=df.groupby('年')['最低温','最高温'].mean().reset_index() a...
5.1、一般情况Overlap的图,我们都会自己设置轴索引,因此我们需要在Grid组件add图的时候配置is_control_axis_index的值为True;这个配置的作用在于让我们之前设置的轴索引配置生效,否则会让 pyecharts 中的默认规则进行渲染。 5.2、默认规则的代码段如下: ifnotis_control_axis_index:forsinself.options.get("series")...
gridIndex: 1,//所在的 grid 的索引 data: ['周一', '周二', '周三', '周四', '周五', '周六', '周日']//类目数据 }], yAxis: [ { name: '销售件数',//坐标轴名称 gridIndex: 0, //所在的 grid 的索引 type: 'value'//坐标轴类型 }, { name: '销售额', gridIndex: 1, type: 'v...
interval:Optional[Numeric] =None,# x 轴所在的 grid 的索引,默认位于第一个 grid。grid_index: Numeric =0,# x 轴的位置。可选:# 'top', 'bottom'# 默认 grid 中的第一个 x 轴在 grid 的下方('bottom'),第二个 x 轴视第一个 x 轴的位置放在另一侧。position:Optional[str] =None,# Y 轴相...
yaxis_opts=opts.AxisOpts(is_show=False,grid_index=index), # 图例是否显示 ) ) return line # 绘制K线图, def get_Pyecharts_Kline(self,itheme="light"): tradeAction = [] # 交易输出记录 df = self.df valueList = [] temp_data = [] # 用于标记区域 temp_data2 = [] # 用于标记线 to...
xaxis_opts=opts.AxisOpts(grid_index=1), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="差值", type_="value", position="left"), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left='60%'),) ) grid = ( Grid() .add(bar1, grid_opts=opts.GridOpts(pos_right="58%"), is_control_axis_index=True) ...
(pers - 10),"gridIndex": idx,"nameTextStyle": {"fontSize": 16},"axisLabel": { "interval": 2 }})titles.append(dict(text=day,top='{}%'.format(idx * pers + 5), left='2%'))scatter.add_yaxis('',y_axis=[item[2] for item in data_lastest if item[0] == idx],symbol_size...
interval: Optional[Numeric] = None, # x 轴所在的 grid 的索引,默认位于第一个 grid。 grid_index: Numeric = 0, # x 轴的位置。可选: # 'top', 'bottom' # 默认 grid 中的第一个 x 轴在 grid 的下方('bottom'),第二个 x 轴视第一个 x 轴的位置放在另一侧。 position: Optional[str] =...
xaxis_index=1, yaxis_index=1, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) s2.set_global_opts( xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='秒', grid_index=1), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='流量'), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_right=10), ...
hisdata= hisdata.sort_index() return hisdata # 对数据进行处理,N1个交易日的最高点,N2个交易日的最低点,一般N1>N2 def my_strategy(data,N1,N2): # 获取前20日最高数据 data['up']= ta.MAX(data.high,timeperiod=N1).shift(1) # 获取前20日最低数据 ...