哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈

小白自学网

前段时间写了一篇用 pyecharts 绘制 K 线图的文章，结果朋友们一个个跑来留言——

“花姐，这个图咋不全屏？”

“成交量缩放有问题，咋整？”

“有没有更方便的封装方式？我想一行代码就搞定！”

好嘛，大家的愿望就是我改进的动力！这不，花姐连夜优化了一版，并且封装成一个类，只要传入符合格式的 DataFrame 数据，一行代码搞定丝滑的 K 线图，完美支持全屏+缩放！

准备好？先看看效果，然后咱们开整！

import pandas as pd from pyecharts.charts import Kline, Line, Bar, Grid from pyecharts import options as opts from pyecharts.commons.utils import JsCode class StockKlineChart:     def __init__(self, df: pd.DataFrame, stock_code: str):         """         初始化 K 线图表对象         :param df: 股票数据 DataFrame（包含“日期”，“开盘”，“收盘”，“最低”，“最高”，“成交量”）         :param stock_code: 股票代码         """         self.df = df.sort_values("日期")  # 按日期排序，确保数据按时间顺序排列         self.stock_code = stock_code  # 股票代码         self.color_up = "#ef232a"  # 阳线（上涨）颜色         self.color_down = "#14b143"  # 阴线（下跌）颜色         self.ma_periods = [5, 10, 20]  # 移动平均线周期         self.ma_colors = {5: "#FF0000", 10: "#0000FF", 20: "#00FF00"}  # 均线颜色     def _prepare_data(self):         """ 处理数据：提取 K 线数据、计算移动均线、设置成交量颜色 """         self.dates = self.df['日期'].tolist()  # 提取日期列表         self.kline_data = self.df[["开盘", "收盘", "最低", "最高"]].values.tolist()  # 提取 K 线数据         # 计算移动平均线         for period in self.ma_periods:             self.df[f'MA{period}'] = (                 self.df['收盘                 .rolling(window=period)                 .mean()                 .bfill()  # 处理 NaN 值（前向填充）                 .round(2)  # 保留两位小数             )         # 计算成交量颜色标记（1: 上涨, -1: 下跌）         self.df['color'] = self.df.apply(             lambda x: 1 if x['收盘'] >= x['开盘'] else -1,             axis=1         )         self.df['index_vol'] = range(len(self.df))  # 给成交量数据添加索引     def create_chart(self):         """ 生成 K 线图表 """         self._prepare_data()  # 处理数据         # ================== K 线图配置 ==================         kline = (             Kline()             .add_xaxis(self.dates)  # 设置 X 轴日期             .add_yaxis(                 series_name="K线",  # K 线名称                 y_axis=self.kline_data,  # K 线数据（开盘、收盘、最低、最高）                 itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(                     color=self.color_up,  # 阳线颜色                     color0=self.color_down  # 阴线颜色                 )             )             .set_global_opts(                 title_opts=opts.TitleOpts(                     title="股票K线走势图",  # 图表标题                     subtitle=f"股票代码：{self.stock_code}",  # 副标题                     pos_left="left"  # 标题位置                 ),                 legend_opts=opts.LegendOpts(                     is_show=True,  # 是否显示图例                     pos_top=10,  # 图例位置（顶部）                     pos_left="center"  # 居中对齐                 ),                 xaxis_opts=opts.AxisOpts(                     type_="category",  # X 轴类型（类别）                     axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=0),  # X 轴标签角度                     splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True)  # 是否显示网格线                 ),                 yaxis_opts=opts.AxisOpts(                     is_scale=True,  # Y 轴是否自适应缩放                     splitarea_opts=opts.SplitAreaOpts(                         is_show=True,  # 是否显示网格背景                         areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=1)  # 设置透明度                     )                 ),                 tooltip_opts=opts.TooltipOpts(                     trigger="axis",  # 触发方式：鼠标悬浮时显示                     axis_pointer_type="cross",  # 坐标轴指示器类型（十字指示）                 ),                 datazoom_opts=[                     opts.DataZoomOpts(                         is_show=False,  # 是否显示数据缩放控件                         type_="inside",  # 缩放类型：内部滑动                         xaxis_index=[0, 1],  # 作用于 X 轴                         range_start=80,  # 初始显示范围                         range_end=100                     ),                     opts.DataZoomOpts(                         is_show=True,  # 显示滑动条缩放                         xaxis_index=[0, 1],                         type_="slider",                         pos_top="100%",  # 位置：底部                         range_start=80,                         range_end=100                     )                 ],                 # 坐标轴指示器                 axispointer_opts=opts.AxisPointerOpts(                     is_show=True,                     link=[{"xAxisIndex": "all"}],                     label=opts.LabelOpts(background_color="#777")                 )             )         )         # ================== 移动平均线配置 ==================         line = Line().add_xaxis(self.dates)         for period in self.ma_periods:             line.add_yaxis(                 series_name=f"MA{period}",                 y_axis=self.df[f'MA{period}'].tolist(),                 is_smooth=True,  # 平滑曲线                 symbol="none",  # 取消数据点标记                 linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(                     color=self.ma_colors[period],  # 颜色                     width=2  # 线宽                 ),                 label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)  # 隐藏数据标签             )         # 叠加 K 线和均线         overlap_kline = kline.overlap(line)         # ================== 成交量柱状图 ==================         vol_bar = (             Bar()             .add_xaxis(self.dates)             .add_yaxis(                 series_name="成交量",                 y_axis=self.df[['index_vol', '成交量', 'color']].values.tolist(),                 label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),  # 隐藏标签                               )             .set_global_opts(                 xaxis_opts=opts.AxisOpts(                     type_="category",                     grid_index=1,                     axislabel_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),                     axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=False),                     splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=False)                 ),                 yaxis_opts=opts.AxisOpts(is_show=False),                 legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),                 visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(                     is_show=False,                     dimension=2,  # 颜色映射使用的维度（color）                     series_index=4,  # 作用于第 5 个系列（成交量）                     is_piecewise=True,  # 分段显示                     pieces=[                         {"value": 1, "color": self.color_up},  # 上涨颜色                         {"value": -1, "color": self.color_down}  # 下跌颜色                 )             )         )         # ================== 组合图表 ==================         grid = (             Grid(init_opts=opts.InitOpts(                 width="98vw",                 height="95vh",                 animation_opts=opts.AnimationOpts(animation=False)  # 关闭动画             ))             .add(overlap_kline, grid_opts=opts.GridOpts(pos_top="10%", height="60%" ,pos_left="30px",pos_right="10px"))             .add(vol_bar, grid_opts=opts.GridOpts(pos_top="73%", height="20%" ,pos_left="30px",pos_right="10px"))         )         return grid     def render(self, file_path: str = "stock_kline.html"):         """ 渲染并保存 K 线图 """         chart = self.create_chart()         chart.render(file_path)         print(f"K 线图已保存为 {file_path}")