【发布时间】：2019-05-27 02:40:36
【问题描述】：
我有一个经典的“高开低收”数据类型的数据框，在金融领域很常见。每行1分钟。 720 行。我用 Kraken 的这段代码收集它：
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)
我现在需要将它汇总到不同的时间段。为简单起见，让我们假设经典的 5 分钟。每一列必须根据不同的规则生成：
开列必须是样本开列值的第一个值；
关闭列必须是样本关闭列值的最后一个值；
高必须是样本高列值的最大值；
低必须是样本的低列值的最小值；
我试过了
data_DF5=data_DF['vwap'].resample('5Min').OHLC()
但它会为每列创建一系列开盘高低收盘。嗯，不是我想要的。
我试过了：
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()
旨在一次构建数据框一列。
我得到一个
“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 [参见 (*)]。
如果我改变第一行
data_DF5=data_DF['vwap'].resample('5Min')
我明白了：
“DatetimeIndexResampler”对象不支持项目分配。
我真的很茫然。我一直在寻找 stackoverflow 的其他问题，但似乎没有一个涵盖这种情况。 manual page 似乎也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 20-1 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 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. 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 1372.56 20-1 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 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 3357.6.4 2018-12-29 19:00:00 3357.64 2018-12-29 19:05:00 3356 卷时间 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
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【问题讨论】：
标签： python pandas datetime dataframe resampling