pandas 如何使用df.resample处理离散时间？

d7v8vwbk 于 2023-04-10 发布在其他

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交易时间为9：00至10：15、10：30至11：15、11：15至11：30、13：30至15：00
交易软件中的30分钟K线时间如下：9：00至9：30、9：30至10：00、10：00至10：45、10：45至11：15、11：15至13：15、13：15至14：45、14：45至15：00
如果我从df.resample中得到的时间是连续的，我如何使它与交易软件中的显示相同？
输入：
df.resample('30T').agg({'open':'first','high':'max','low':'min','close':'last','volume':'sum'})
输出：

10：15到10：45因为休市15分钟，所以交易时间是30分钟
我用1分钟K线合成30分钟K线，所以我尝试

df2=df.reset_index()
r=df2.index//30
df2.groupby(r).agg({'date':'last','open':'first','high':'max','low':'min','close':'last','volume':'sum'})

但最后一个烛台必须是14：45到15：00

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/75925611/how-to-handle-discrete-times-with-df-resample

1条答案

按热度按时间

yshpjwxd1#

希望对大家有所帮助。

df=df.reset_index()
trading_hour=['09:30','10:00','10:45','11:15','13:45','14:15','14:45','15:00','21:30','22:00','22:30','23:00']
m30=df['date'].dt.strftime('%H:%M').isin(trading_hour).shift().fillna(False)
res=df.groupby(m30.cumsum()).agg({'date':'last','open':'first','high':'max','low':'min','close':'last','volume':'sum'})

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