Question

我正在根据库存数据设置数量概要文件系列。我已经实现了this github repo中的市场概况代码以及到data is here和example here的链接。一些数据示例在这里：

Timestamp          Close    High    Low     Open    Volume
2017-09-27 06:30:00 927.74  927.74  927.74  927.74  14929
2017-09-27 07:00:00 933.0   935.53  928.47  928.745 136776
2017-09-27 07:30:00 932.365 934.0   930.065 932.98  73146
2017-09-27 08:00:00 932.39  933.14  930.3   932.45  56624
2017-09-27 08:30:00 934.8675 935.62 931.1495 932.15 74960
2017-09-27 09:00:00 934.325 935.96  933.6 935.2308  62358
2017-09-27 09:30:00 935.48  935.7   933.56  934.36  45043
2017-09-27 10:00:00 935.5   935.56  933.71  935.385 32434
2017-09-27 10:30:00 935.96  936.86  935.21  935.5   58203

作者在此处通过将函数应用于索引的行切片来获取输出，并通过应用以下代码来应用主要函数：

mp = MarketProfile(df, tick_size=1)
mp_slice = mp[df.index.max() - pd.Timedelta(13, 'H'):df.index.max()]

此函数从整个数据帧中获取索引的一部分，并将其功能应用于该部分，然后作者通过以下代码获得最终结果：

mp_slice.as_dict()

我想要做的是建立索引rolling(w)并将该函数应用到索引大熊猫中的整个数据框中，并从开始日期开始在数据框中创建新列。即df['poc_price']，df['value_area'], df[initail_balane']等。（所有这些都包含在as_dict（）函数输出中）。

我尝试了许多代码，但是尽管没有任何东西能得到我想要的最终输出。我最少的代码是：

def make_marketprofile(df, window=50, mode='vol', tick_size=1):
    for i in range (0, df.shape[0] - window - 1):
    try:
        mpt = MarketProfile(df[i:i+window], mode=mode, tick_size=0.5)
        mpt_slice = mpt[df[i:i+window].index.min() : 
                    df[i:i+window].index.max()].as_dict()
    except KeyError:
        print('error: {}'.format(df_1['Date'][i+window]))
#        for key, value in mpt_slice():
    df.iloc[i+window] = mpt_slice #value
    try:
         df.drop(['Date'], axis = 1, inplace = True)
    except AttributeError:
         pass
    for column in df:
    df[column][1:] = pd.to_numeric(df[column][1:])
    df = df.iloc[window:]
    df.fillna(method = 'ffill', inplace = True)
return df

但是它抛出值错误：

ValueError: Must have equal len keys and value when setting with an iterable

所以我的问题基本上有两个部分：

1- To make a rolling and resample function to apply the market profile function over the dataframe
2- the function makes the outputs in a python dictionary and i want to make new columns as per the dictionary objects.

如何应用groupby滚动功能在数据框中创建多个列

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