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简述
遇到了这个问题，被坑了很久。
首先我们要假设我们一直认为index是时间数据。然后我们发现没有看到横轴为时间
（如果不是的这么认为的话，就记得先把index设置为时间数据）
可能性
遇到这个问题有很多种可能。
- 读取的时候，时间所在的列没有被设置为index。
- 这种可能下的样子就是： 画出的图，横轴为数字（默认index）
- 解决办法： 重新设置为index（往往这个问题，会伴随着下面的问题）
df = pd.read_csv("sh.csv", index_col=0)
- 在dataframe中index看来就是时间数据了，但是任然没有为时间
- 这样可能下的样子就是： 画出的图，没有x轴
- 解决办法： 记得将数据转成时间数据
df.index = list(map(lambda x: datetime.datetime.strptime(x, "%Y-%m-%d"), df.index))
数据范式：(处理后的)
open close high low volume money
2010-01-04 3592.468 3535.229 3597.748 3535.229 6.610108e+09 9.341984e+10
2010-01-05 3545.186 3564.038 3577.526 3497.661 8.580964e+09 1.283024e+11
2010-01-06 3558.700 3541.727 3588.832 3541.173 7.847312e+09 1.210460e+11
2010-01-07 3543.160 3471.456 3558.556 3452.769 8.035004e+09 1.204362e+11
2010-01-08 3456.908 3480.130 3482.083 3426.698 6.079025e+09 9.019096e+10
2010-01-11 3593.106 3482.052 3594.528 3465.317 8.998017e+09 1.341140e+11
2010-01-12 3477.842 3534.916 3535.407 3437.661 9.374328e+09 1.340714e+11
2010-01-13 3448.291 3421.144 3490.112 3415.693 1.124579e+10 1.598604e+11
2010-01-14 3433.472 3469.051 3470.323 3411.812 8.335325e+09 1.181079e+11
2010-01-15 3472.524 3482.738 3500.072 3448.661 7.254310e+09 1.040352e+11
