使用 Pandas 自定义显示时间序列数据

Question

我想将普通的索引时间序列数据框转换为使用小时属性作为索引的数据框，但在列中显示天数数据。让我们看一个例子。

我有一个看起来像这样的 df：

                        Open     High      Low    Close
2014-12-12 16:00:00  2001.00  2001.50  1999.75  2001.00
2014-12-12 16:05:00  2001.00  2001.75  2001.00  2001.25
2014-12-12 16:10:00  2001.00  2001.25  2000.00  2000.00
2014-12-12 16:15:00  2000.00  2000.50  1998.50  1999.00
2014-12-12 16:20:00  1998.75  1999.75  1998.75  1999.00
2014-12-13 16:00:00  1999.00  1999.25  1997.75  1998.75
2014-12-13 16:05:00  1998.75  1999.25  1996.75  1997.00
2014-12-13 16:10:00  1996.75  1998.75  1996.75  1998.75
2014-12-13 16:15:00  1998.75  1999.00  1998.00  1999.00
2014-12-13 16:20:00  1998.75  1999.00  1996.50  1997.50

我想把它变成这样：

注意：数字只是 df['Close'].diff() 的输出：

                     2014-12-12    2014-12-13
16:00:00 - 16:05:00     0.25         -1.75
16:05:00 - 16:10:00    -1.25          1.75
16:10:00 - 16:15:00    -1.00          0.25
16:15:00 - 16:20:00     0.00         -1.50

我想我可以暴力破解解决方案，但我想知道是否有一个很酷的技巧（可能是 Groupby）来做我需要的事情。

谢谢

Answer 1

您可以使用数据透视表

df['date'] = map(lambda x: x.date(), df.index)
df['time'] = map(lambda x: x.time(), df.index)

sol = df.pivot('time', 'date', 'Close')