加密货币两个时间戳之间每分钟的历史价格[关闭]

Question

我成功地使用以下代码输出了几个小时前的历史价格数据的每分钟价格：

import requests
import datetime
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

def minute_price_historical(symbol, comparison_symbol, limit, aggregate, exchange=''):
    url = 'https://min-api.cryptocompare.com/data/histominute?fsym={}&tsym={}&limit={}&aggregate={}'\
        .format(symbol.upper(), comparison_symbol.upper(), limit, aggregate)
    if exchange:
        url += '&e={}'.format(exchange)
    page = requests.get(url)
    data = page.json()['Data']
    df = pd.DataFrame(data)
    df['timestamp'] = [datetime.datetime.fromtimestamp(d) for d in df.time]
    return df

time_delta = 1 # Bar width in minutes
df = minute_price_historical('BTC', 'USD', 9999, time_delta)
print('Max length = %s' % len(df))
print('Max time = %s' % (df.timestamp.max() - df.timestamp.min()))

plt.plot(df.timestamp, df.close)
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

向 Cryptocompare API 人员点赞。

最终，我想实现以下目标：

1) 输出两个时间戳之间的每分钟价格，例如2018 年 3 月 12 日下午 3 点（15 点）和 18 年 3 月 12 日下午 3 点（15 点 30 分）

2) 我想将这些数据保存为 3 列“令牌”（在上述情况下为 BTC）、“时间戳”、“价格”，最好是 csv 或 json 格式

任何人对如何使用给定的代码或替代方法有一两个想法？

Answer 1

所以要回答第一部分，您可以为您想要的间隔创建两个时间戳最小值和最大值：

time_min = pd.Timestamp('2018-05-26 15:00')
time_max = pd.Timestamp('2018-05-26 15:30')

然后创建一个mask 以仅在这两次之间选择df 的行：

mask = (df.timestamp >= time_min) & (df.timestamp <= time_max)

现在，如果您执行df[mask]，您将只获得时间戳在这 30 分钟窗口内的行。

第二个问题：

# you can first create the column for the token do:
df['token'] = 'BTC' # should fill all the rows of your df with this word
# rename the column close to price
df = df.rename(columns={'close':'price'})
# finally save as csv only the columns you want:
df[['token','timestamp','price']].to_csv('here_the_path_to_your/file.csv')

如果你想添加掩码，那就做

df[['token','timestamp','price']][mask].to_csv('here_the_path_to_your/file.csv')

编辑 json，这取决于你想要它的方式，所以我建议阅读 documentation about to_json 以找到可能的内容