Question

我的.asfreq是DataFrame pandas的一部分。我有stockdata在由股票的股票代码命名的文件中。包含数据的文件如下所示：

uri:/instrument/1.0/AAPL/chartdata;type=quote;range=1d/csv
ticker:aapl
Company-Name:Apple Inc.
Exchange-Name:NMS
unit:MIN
timezone:EST
currency:USD
gmtoffset:-18000
previous_close:114.6300
Timestamp:1417617000,1417640400
labels:1417618800,1417622400,1417626000,1417629600,1417633200,1417636800,1417640400
values:Timestamp,close,high,low,open,volume
close:115.1500,116.2500
high:115.2200,116.3500
low:115.1100,116.2000
open:115.1425,116.2450
volume:13400,3646700
1417617011,115.7498,115.8100,115.5707,115.7150,1622500
1417617060,115.6300,115.7500,115.5000,115.7300,284000
1417617179,115.3990,115.6600,115.3600,115.6500,349600
1417617180,115.6050,115.6400,115.3700,115.3990,300400
1417617299,115.7099,115.7700,115.6000,115.6401,279200
…

我的功能可以不时地拾取所有代码（例如[AAPL，NGF15]）和拉出类型的数据（例如 - 'close'）（例如 - ['2014-12-03 15：29：00'，'2014-12-03 16:31:00']）并在名为data的嵌套字典中更新它。在我调用函数后，嵌套字典看起来像这样：

{'AAPL'：{'2014-12-03 16:03:00'：'115.4200'，'2014-12-03 15:31:00'：'115.6300'，'2014-12 -03 15:51:00'：'116.1100'，'2014-12-03 16:08:00'：'115.4100'...}，'NGF15'：{'2014-12-03 16:02:52'： '3.8170'，'2014-12-03 16:14:58'：'3.8000'，'2014-12-03 15:53:58'：'3.8010'，'2014-12-03 15:33:59' ：'3.7930'，'2014-12-03 15:59:58'：'3.8110'，'2014-12-03 16:15:00'：'3.8040'，...}}

然后代码是这样的：

a=DataFrame(data=data)
a.index.name = 'vrime'

DataFrame看起来像这样：

                          AAPL   NGF15
vrime                                
2014-12-03 15:29:59       NaN  3.7870
2014-12-03 15:30:11  115.7498     NaN
2014-12-03 15:30:54       NaN  3.7880
2014-12-03 15:31:00  115.6300     NaN
2014-12-03 15:31:57       NaN  3.7880
2014-12-03 15:32:58       NaN  3.7920
…
2014-12-03 16:21:59  115.5900  3.8090
…

所以我想改变每15秒的数据频率，在给定时间（如15:30:15）的价格是每个股票代码的最后价格。

a.index = pd.to_datetime(a.index)
print a.asfreq('15s', method=‘pad',how = {'2014-12-03 15:30:00','2014-12-03 16:30:00'})

所以我的结果如下：

                          AAPL   NGF15
2014-12-03 15:29:59       NaN  3.7870
2014-12-03 15:30:14  115.7498     NaN
2014-12-03 15:30:29  115.7498     NaN
2014-12-03 15:30:44  115.7498     NaN
2014-12-03 15:30:59       NaN  3.7880
2014-12-03 15:31:14  115.6300     NaN
2014-12-03 15:31:29  115.6300     NaN
2014-12-03 15:31:44  115.6300     NaN
2014-12-03 15:31:59       NaN  3.7880
2014-12-03 15:32:14       NaN  3.7880

它从15:30:00开始并且当时只显示一个自动收报机。什么似乎是问题？

这就是我想要的：

                        AAPL   NGF15
2014-12-03 15:30:15  115.7498  3.7870
2014-12-03 15:30:30  115.7498  3.7870
2014-12-03 15:30:45  115.7498  3.7870
2014-12-03 15:31:00  115.6300  3.7880
2014-12-03 15:31:15  115.6300  3.7880
2014-12-03 15:31:30  115.6300  3.7880
2014-12-03 15:31:45  115.6300  3.7880
2014-12-03 15:32:00  115.6300  3.7880
2014-12-03 15:32:15  115.6300  3.7880

提前谢谢！抱歉，如果英文不好！

Answer 1

DataFrame.asfreq()的{{3}}表示关键字如何运作＆＃34;仅适用于PeriodIndex＆＃34;。

asfreq()只是resample()的包装器。像resample('15s', fill_method='pad')这样的东西应该有效。使用上面的一些缩写数据：

In [49]: data
Out[49]:
                         0    1
2014-12-03 15:29:59    NaN  3.7
2014-12-03 15:30:11  115.7  NaN
2014-12-03 15:30:54    NaN  3.8
2014-12-03 15:31:00  115.6  NaN

[4 rows x 2 columns]

In [50]: data.resample('15s', fill_method='pad')
Out[50]:
                         0    1
2014-12-03 15:29:45    NaN  3.7
2014-12-03 15:30:00  115.7  3.7
2014-12-03 15:30:15  115.7  3.7
2014-12-03 15:30:30  115.7  3.7
2014-12-03 15:30:45  115.7  3.8
2014-12-03 15:31:00  115.6  3.8

如果您想在15:30:00开始，可以从DataFrame中删除第一行。

使用asfreq当时只显示一个自动收报机

1 个答案: