Python读取JSON交易数据并绘制买卖订单折线图问题求助

问题说明 #

我有一份交易订单JSON数据，结构如下：

{"code":"200000","data":[{"price":"1001","sequence":"1636607335665","side":"sell","size":"0.00000544","time":1657828843154264094},...]}

尝试读取price和side字段失败，现有代码仅输出最外层的code和data字段名，需求是分别提取买入（buy）、卖出（sell）订单的价格数据，并用折线图展示。

现有代码问题分析 #

原代码仅遍历了JSON最外层的键值对，没有深入到data数组中的每一条订单数据：

import json 

with open('events.json') as f:
    json_object = json.load(f)

pairs = json_object.items()

for side, price in pairs:
    print(side)

输出结果：

code
data

Process finished with exit code 0

修正后的完整代码 #

步骤1：提取买卖订单价格数据 #

遍历data数组中的每一条订单，筛选出buy和sell的价格，并转换为数值类型（原数据中price是字符串）：

import json
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取JSON数据
with open('events.json') as f:
    json_data = json.load(f)

# 初始化列表存储买卖数据
buy_prices = []
sell_prices = []
timestamps = []

# 遍历每一条订单数据
for order in json_data['data']:
    # 将价格转为浮点数
    price = float(order['price'])
    # 记录时间戳（用于X轴排序）
    timestamp = order['time']
    timestamps.append(timestamp)
    if order['side'] == 'buy':
        buy_prices.append(price)
    elif order['side'] == 'sell':
        sell_prices.append(price)

# 整理成DataFrame，按时间排序
df = pd.DataFrame({
    'timestamp': timestamps,
    'buy_price': buy_prices,
    'sell_price': sell_prices
}).sort_values('timestamp')

步骤2：绘制买卖价格折线图 #

基于整理好的DataFrame，分别绘制buy和sell的价格折线：

# 设置绘图风格
plt.style.use('seaborn')

# 创建画布
plt.figure(figsize=(10, 6))

# 绘制买入价格折线
plt.plot(df['timestamp'], df['buy_price'], label='买入价格', color='green', marker='o', markersize=3)
# 绘制卖出价格折线
plt.plot(df['timestamp'], df['sell_price'], label='卖出价格', color='red', marker='x', markersize=3)

# 添加图表标签和图例
plt.title('买卖订单价格趋势图')
plt.xlabel('时间戳')
plt.ylabel('价格')
plt.legend()

# 旋转X轴标签，避免重叠
plt.xticks(rotation=45)

# 显示图表
plt.tight_layout()
plt.show()

代码说明 #

1. 数据提取部分：遍历json_data['data']中的每个订单对象，根据side字段区分买卖订单，同时收集时间戳保证数据按时间顺序排列。
2. 绘图部分：使用pandas整理数据并排序，matplotlib绘制双折线图，添加了图例、标签和样式优化，让图表更清晰易读。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者JonnyDE