试图将 1 分钟的股票数据转换为 1 天的数据

Question

尝试将 1 分钟的 ohlc 转换为 1 天的股票数据。

我有两个数据框

df - 1 分钟数据帧

我正在尝试制作的 df2- 1 天数据框

df 有以下列

cols = ["name", "date","time", "open", "high","low","close","sm","volume"]

我正在像这样初始化 df2

df2 = pd.DataFrame( columns = ["name", "date", "open", "high","low","close"])

df 的样本数据

name            date        time    open    high    low     close   sm      volume

BANKNIFTY_F1    20190101    09:16   27300.2 27368.1 27300.2 27314.9 18300   1414860

BANKNIFTY_F1    20190101    09:17   27317.7 27322.1 27289.9 27299.3 11980   1414860

BANKNIFTY_F1    20190101    09:18   27298.6 27309.0 27296.2 27307.0 10760   1414860

BANKNIFTY_F1    20190101    09:19   27302.7 27308.7 27277.0 27282.0 13620   1424420

BANKNIFTY_F1    20190101    09:20   27282.0 27282.0 27257.5 27264.4 16040   1424420

就像这个 df 有整个月的 1 分钟数据。

我想从 df 插入 1 天到 df2。

对于初学者，我尝试像这样首先将当天的开盘价和收盘价插入 df2

for j in range(df['date'].nunique()):

    #open and close

    for i in range(len(df)):

        #open

        if(df['time'][i]=='09:16'):

            df2['open'][j]=df['open'][0]

        #close    

        if(df['time'][i]=='15:30'):

            df2['close'][j]=df['close'][i]

这让我返回错误

File "<ipython-input-26-43c7b22fee98>", line 1, in <module>

    df2['open'][0]=df['open'][0]

  File "/home/devang/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/series.py", line 1020, in __setitem__

    values[key] = value

IndexError: index 0 is out of bounds for axis 0 with size 0

我应该怎么办？

另外，考虑到 df 有整个月的 1 分钟数据，我怎样才能获得每天的最低价和最高价？

Answer 1

您可以按 groupby ondate然后聚合相关列。使用您的示例数据，它可能是：df.groupby('date').agg({'open':&nbsp;'first',&nbsp;'high':&nbsp;'max',&nbsp;'low':&nbsp;'min',&nbsp;'close':&nbsp;'last'})给予：&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;open&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;high&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;low&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;close date&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 20190101&nbsp;&nbsp;27300.2&nbsp;&nbsp;27368.1&nbsp;&nbsp;27257.5&nbsp;&nbsp;27264.4