Question

我有一个经典的“开放高低成交量”数据类型的数据框，在财务中很常见。每行1分钟。 720行。我从Kraken收集以下代码：

import urllib.request, json 

with urllib.request.urlopen("https://api.kraken.com/0/public/OHLC?pair=XXBTZEUR&interval=1") as url:
    data = json.loads(url.read().decode())

columns=['time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'vwap', 'volume', 'ount']
data_DF=pd.DataFrame(data['result']['XXBTZEUR'],columns=columns)
data_DF['open']=data_DF['open'].astype(float)
data_DF['high']=data_DF['high'].astype(float)
data_DF['low']=data_DF['low'].astype(float)
data_DF['close']=data_DF['close'].astype(float)
data_DF['volume']=data_DF['volume'].astype(float)
data_DF['vwap']=data_DF['vwap'].astype(float)
data_DF['ount']=data_DF['ount'].astype(int)
data_DF['time']=pd.to_datetime(data_DF['time'],unit='s')
data_DF.set_index('time',inplace=True)

我现在需要汇总不同时间段的数据。为简单起见，让我们假设只有5分钟。必须根据不同的规则生成每一列：
开列必须是样本的开列值的第一个值；
关闭列必须是样本关闭列值的最后一个值；
高必须是样本的高列值的最大值；
最低值必须是样本最低列值的最小值；

我尝试了

data_DF5=data_DF['vwap'].resample('5Min').OHLC()

但是它为每列创建一系列的开盘高低收盘价。嗯，不是我想要的。

我尝试过：

data_DF5=data_DF['time'].resample('5Min')
data_DF5['volume']=data_DF['volume'].resample('5Min').sum()
data_DF5['open']=data_DF['open'].resample('5Min').first()
data_DF5['close']=data_DF['close'].resample('5Min').last()
data_DF5['high']=data_DF['high'].resample('5Min').max()
data_DF5['low']=data_DF['low'].resample('5Min').min()

旨在一次建立一列数据框。

我得到

“无法打开'hashtable_class_helper.pxi'：找不到文件” 我无法理解的错误。如果我用
更改第一行

data_DF5=data_DF['vwap'].resample('5Min').mean()

我得到一个我什至无法解释的数据框。（见（*）]。

如果我将第一行更改为

data_DF5=data_DF['vwap'].resample('5Min')

我得到：

“ DatetimeIndexResampler”对象不支持项目分配。

我真的很茫然。我一直在寻找stackoverflow其他问题，但似乎没有一个案例可以解决。此外，manual page似乎还不清楚如何解决这个问题。

（*）

2018-12-29 07:05:00 3417.8 2018-12-29 07:10:00 3411.12 2018-12-29 07:15:00 3408.98 2018-12-29 07:20:00 3409.46 2018-12 -29 07:25:00 3409.26 2018-12-29 07:30:00 2729.18 2018-12-29 07:35:00 3413.9 2018-12-29 07:40:00 2739.32 2018-12-29 07:45： 00 3426.12 2018-12-29 07:50:00 3423.46 2018-12-29 07:55:00 3433.22 2018-12-29 08:00:00 3424.14 2018-12-29 08:05:00 3426.44 2018-12- 29 08:10:00 3424.6 2018-12-29 08:15:00 3425.22 2018-12-29 08:20:00 3425.6 2018-12-29 08:25:00 3425.72 2018-12-29 08:30:00 3427.96 2018-12-29 08:35:00 3427.64 2018-12-29 08:40:00 3427.06 2018-12-29 08:45:00 3426.06 2018-12-29 08:50:00 3423.38 2018-12-29 08:55:00 3426.42 2018-12-29 09:00:00 3441.08 2018-12-29 09:05:00 3439.68 2018-12-29 09:10:00 3429.38 2018-12-29 09:15:00 3422.12 2018-12-29 09:20:00 3418.4 2018-12-29 09:25:00 3419 2018-12-29 09:30:00
    3415.94                                                   ... 2018-12-29 17:05:00 3363.46 2018-12-29 17:10:00 3364.86 2018-12-29 17:15:00 3362.56 2018-12-29 17:20:00 3360.88 2018-12 -29 17:25:00 3358.98 2018-12-29 17:30:00 3353.8 2018-12-29 17:35:00 3371.62 2018-12-29 17:40:00 3365.38 2018-12-29 17:45： 00 3368.76 2018-12-29 17:50:00 3373.82 2018-12-29 17:55:00 3373.32 2018-12-29 18:00:00 3374.78 2018-12-29 18:05:00 3372.56 2018-12- 29 18:10:00 3370.3 2018-12-29 18:15:00 3370.3 2018-12-29 18:20:00 3371.36 2018-12-29 18:25:00 3372.14 2018-12-29 18:30:00 3367.36 2018-12-29 18:35:00 3371.3 2018-12-29 18:40:00 3367.08 2018-12-29 18:45:00 3363.3 2018-12-29 18:50:00 3357.66 2018-12-29 18:55:00 3357.64 2018-12-29 19:00:00 3357.64 2018-12-29 19:05:00 3356交易时间2018-12-29 07:05:00 0.112311     2018-12 -...开放时间2018-12-29 07:05:00 3418.9     2018-12-29 ...关闭时间2018-12-29 07:05:00
    3416.8 2018-12-29 ...高时间2018-12-29 07:05:00 3418.9 2018-12-29 ...低时间2018-12-29 07:05:00 3416.8 2018-12-29 .. 。名称：vwap，长度：150，dtype：对象

Answer 1

我认为您需要pd.Grouper

<li class="dropdown-bt" onclick="dropdown('content');">
    <a>dropdown-content <i class="material-icons">expand_more</i></a>
</li>

使用重新采样为熊猫数据框中的不同列使用不同规则聚合数据

1 个答案: