Question

我目前正在分析内幕交易对股票价格的影响，因此，我只想第一步是创建特定公司内幕交易的买入和卖出比率的基本概览。

因此，在大致概述了我想每周分析的所有数据点的比率之后，但我不知道如何将不规则的每日数据转换为每周数据，然后每周进行分析。

代码段：

    mmm_transactions = df.get_insider_sales('MMM')
    mmm_transactions.rename(columns={'Transaction Type ':'Transaction'}, inplace=True)
    transactions_total = mmm_transactions.shape[0]
    mmm_transactions['Date'] = pd.to_datetime(mmm_transactions['Date'])
    mmm_transactions.index = mmm_transactions['Transaction']
    mmm_transactions = mmm_transactions['2020']
    buys = mmm_transactions.Transaction.str.count("Buy").sum()
    Sales = mmm_transactions.Transaction.str.count("Sale").sum()
    Data = {'Stats': [buys,Sales]}
    df = pd.DataFrame(Data,columns=['Stats'],index = ['Buy','Sale'])

    df.plot.pie(y='Stats',figsize=(5, 5),autopct='%1.1f%%', startangle=90)

因为如果我可以将数据进行周处理，那么我的其他价值（如已售出（购买）的股票）也可以进行汇总，这将使分析变得更加容易

将不定期的每日数据汇总为每周数据

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