如何在使用Matplotlib Python绘制的金融图表中跳过空日期（周末）？

在金融数据分析中，我们经常需要绘制一些时间序列数据的图表，其中包含一些值在周末或节假日等非交易日时为0的情况。如果不处理这些非交易日数据，在图表中会留下一些空白的日期，从而影响对数据的可视化分析。本文将介绍如何使用Matplotlib Python绘制的金融图表中跳过空日期（周末）。

1. 准备数据

为了说明如何跳过空日期，我们需要准备一些时间序列数据。这里我们使用pandas库来生成一个日期范围为2020年1月1日到2021年9月30日的时间序列，并生成相应的数值序列。其中我们使用NumPy库中的random函数随机生成数值序列。

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(100)
date_rng = pd.date_range(start='1/1/2020', end='9/30/2021', freq='B')
df = pd.DataFrame(date_rng, columns=['date'])
df['value'] = np.random.randint(0,100,size=(len(date_rng)))
print(df.head(10))

2. 使用默认设置绘制金融图表

使用Matplotlib Python绘制金融图表很简单，只需要使用pyplot子库中的plot函数即可。我们使用默认设置绘制上面生成的时间序列数据。

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,6))
ax.plot(df['date'], df['value'])

ax.set(xlabel="Date",
       ylabel="Value",
       title="Financial Time Series")
plt.show()

从图表中可以看出，在周日和节假日等非交易日时，图表中留下了空白的日期，从而影响了数据的可视化分析。

3. 跳过空日期

为了解决上述问题，我们可以使用pandas库中的asfreq函数将时间序列转换为指定频率的时间序列。这里我们将时间序列转换为每个工作日的时间序列。在绘制图表时，跳过空日期即可。

df.set_index('date', inplace=True)
df = df.asfreq('B')
df.fillna(0, inplace=True)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,6))
ax.plot(df.index, df['value'])

ax.set(xlabel="Date",
       ylabel="Value",
       title="Financial Time Series (Business Days)")
plt.show()

从图表中可以看出，在非交易日时，图表中的日期已经被跳过，从而使得图表更加紧凑和清晰，有利于我们更好地进行数据分析和决策。