Question

如何从这个csv中获取使用Python / pandas的5分钟数据？每隔5分钟，我会尝试在5分钟的间隔内获得DATE，TIME，OPEN，HIGH，LOW，CLOSE，VOLUME。

DATE       TIME     OPEN    HIGH    LOW     CLOSE   VOLUME
02/03/1997 09:04:00 3046.00 3048.50 3046.00 3047.50 505          
02/03/1997 09:05:00 3047.00 3048.00 3046.00 3047.00 162          
02/03/1997 09:06:00 3047.50 3048.00 3047.00 3047.50 98           
02/03/1997 09:07:00 3047.50 3047.50 3047.00 3047.50 228          
02/03/1997 09:08:00 3048.00 3048.00 3047.50 3048.00 136          
02/03/1997 09:09:00 3048.00 3048.00 3046.50 3046.50 174          
02/03/1997 09:10:00 3046.50 3046.50 3045.00 3045.00 134          
02/03/1997 09:11:00 3045.50 3046.00 3044.00 3045.00 43           
02/03/1997 09:12:00 3045.00 3045.50 3045.00 3045.00 214          
02/03/1997 09:13:00 3045.50 3045.50 3045.50 3045.50 8            
02/03/1997 09:14:00 3045.50 3046.00 3044.50 3044.50 152

Answer 1

您可以使用df.resample根据日期/时间变量进行聚合。您需要一个日期时间索引，您可以在读取csv文件时指定：

df = pd.read_csv("filename.csv", parse_dates = [["DATE", "TIME"]], index_col=0)

这将导致数据框中包含日期和时间合并的索引（source）：

df.head()
Out[7]: 
                       OPEN    HIGH     LOW   CLOSE  VOLUME 
DATE_TIME                                                   
1997-02-03 09:04:00  3046.0  3048.5  3046.0  3047.5      505
1997-02-03 09:05:00  3047.0  3048.0  3046.0  3047.0      162
1997-02-03 09:06:00  3047.5  3048.0  3047.0  3047.5       98
1997-02-03 09:07:00  3047.5  3047.5  3047.0  3047.5      228
1997-02-03 09:08:00  3048.0  3048.0  3047.5  3048.0      136

之后，您可以使用重新采样来获得这五分钟间隔的总和，平均值等。

df.resample("5T").mean()
Out[8]: 
                       OPEN    HIGH     LOW   CLOSE  VOLUME 
DATE_TIME                                                   
1997-02-03 09:00:00  3046.0  3048.5  3046.0  3047.5    505.0
1997-02-03 09:05:00  3047.6  3047.9  3046.8  3047.3    159.6
1997-02-03 09:10:00  3045.6  3045.9  3044.8  3045.0    110.2
1997-02-03 09:15:00  3043.6  3044.0  3042.8  3043.2     69.2
1997-02-03 09:20:00  3044.7  3045.2  3044.5  3045.0     65.8
1997-02-03 09:25:00  3043.8  3044.0  3043.5  3043.7     59.0
1997-02-03 09:30:00  3044.6  3045.0  3044.3  3044.6     56.0
1997-02-03 09:35:00  3044.5  3044.5  3043.5  3044.5     44.0

（ T 用于分钟频率。Here是其他单位的列表。）

Answer 2

使用pandas的另一种方法是使用其TimeGrouper函数。它的目的只是针对像您这样的用例。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame("Your data provided above")
df["DATE"] = pd.to_datetime(df["DATE"])
df.set_index("DATE", inplace=True)

df = df.groupby(pd.TimeGrouper('5Min')).agg({
                                        "OPEN":  "first",
                                        "HIGH":  "max",
                                        "LOW":   "min",
                                        "CLOSE": "last",
                                        "VOLUME": "sum"
                                    })

所提供的脚本使用的是您在处理库存数据时可能要记住的汇总。它的聚集方式最终会导致1分钟的蜡烛产生5分钟的蜡烛。

Answer 3

对Markus答案的稍作修改。分组并将其分配给最后一个索引

df_close_left = data_set.groupby(pd.Grouper(freq='5Min',closed='right',label='right')).agg({
                                        "open":  "first",
                                        "high":  "max",
                                        "low":   "min",
                                        "close": "last",
                                        "volume": "sum"

                                    })

以5分钟为间隔对DataFrame进行分组

3 个答案: