是的,您可以使用Python在Dash上修改日线股票图,以便在非交易时间段不绘制图形。下面是一种可能的实现方法:
import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
from dash.dependencies import Input, Output
# 假设您已经从某个数据源(如tushare)获取了股票数据,保存在DataFrame中,列名为'date'和'close'
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 将'date'列转换为日期类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
# 过滤非交易时间段的数据
df_filtered = df[(df['date'].dt.time >= pd.Timestamp('9:30').time()) | (df['date'].dt.time <= pd.Timestamp('16:00').time())]
app = dash.Dash(__name__)
app.layout = html.Div([
dcc.Graph(id='stock-graph')
])
@app.callback(
Output('stock-graph', 'figure'),
Input('interval-component', 'n_intervals')
)
def update_stock_graph(n):
# 在此处根据需要更新图形
fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=df_filtered['date'], y=df_filtered['close']))
return fig
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
在上述代码中,我们使用Dash创建了一个简单的应用,并在其中绘制了一个股票图。通过过滤非交易时间段的数据,可以确保在16:00之后到9:30之前的时间不会被绘制出来。
请注意,上述代码仅为示例,您需要根据实际情况进行适当修改和调整。此外,对于股票数据的获取和绘图,您可以使用相应的库和工具,如pandas和plotly,以便更好地满足您的需求。
同时,腾讯云提供了多种与云计算相关的产品和服务,如云服务器、云数据库、人工智能服务等。您可以参考腾讯云官方文档以了解更多详细信息和推荐的产品:
请注意,以上答案仅供参考,具体实现方式可能因个人需求和环境而有所不同。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云