Question

我有一些日内股票数据（例如，DateTime，Open，Close），我希望通过当天的汇总方式进行扩展。喜欢：日期时间，打开，关闭，t_Open（开放日期），t_Close（日期结束）。

当我使用resample（）时，它会重新采样一整天：

            var table = ctx.workbook.tables.getItem('TableName');

            if (Office.context.requirements.isSetSupported('ExcelApi', 1.2) === true) {
                table.clearFilters();
            }

            var tableRows = table.rows.load('items');

            ctx.sync().then(function () {
                for (var i = (tableRows.count - 1); i >= 0; i -= 1) {
                    var row = tableRows.getItemAt(tableRows.items[i].index);
                    row.delete();
                }
            });

但我正在寻找一些按行重新取样的东西。因此，对于每一行，close都等于t_close，因为它是givin点的最后一个obs（并且t_High将是该行的最高UNTIL）。

像这样：

               DateTime     Open    Close   T_OPEN  T_CLOSE
165 2017-04-26 08:00:00  12485.6  12473.6  12485.6  12463.4
166 2017-04-26 08:15:00  12473.9  12473.9  12485.6  12463.4
167 2017-04-26 08:30:00  12473.6  12466.1  12485.6  12463.4
168 2017-04-26 08:45:00  12466.4  12469.6  12485.6  12463.4
169 2017-04-26 09:00:00  12470.1  12460.4  12485.6  12463.4
170 2017-04-26 09:15:00  12460.1  12460.1  12485.6  12463.4
171 2017-04-26 09:30:00  12459.9  12459.6  12485.6  12463.4
172 2017-04-26 09:45:00  12459.4  12463.4  12485.6  12463.4
173 2017-04-26 10:00:00  12462.9  12463.4  12485.6  12463.4

你有什么想法吗？

更新评论结束后，我决定创建一个更通用的问题:) 我需要根据所有数据计算其他列，直到我正在处理的行。这意味着：

               DateTime     Open    Close   T_OPEN  T_CLOSE
165 2017-04-26 08:00:00  12485.6  12473.6  12485.6  12473.6
166 2017-04-26 08:15:00  12473.9  12473.9  12485.6  12473.9
167 2017-04-26 08:30:00  12473.6  12466.1  12485.6  12466.1
168 2017-04-26 08:45:00  12466.4  12469.6  12485.6  12469.6

我可以通过在该数据帧上迭代两次来解决这个问题...但我正在寻找/希望有更多类似熊猫的选项：）

谢谢，并祝福，即

Answer 1

我想我知道你要做什么。这应该有效：

df = df.loc[df['Open'] <= df['Close']]
df['T_CLOSE'] = df['Close']

Answer 2

我通过迭代和保留更高/更低值的值来解决问题

谢谢！ Elenio

Pandas dataframe ..逐行重新采样

2 个答案: