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python - Pandas - 按日期对日内时间序列进行分组

coder 2023-08-13 原文

我有一个多天的日内系列日志返回，我想将其缩减为每日 ohlc。我可以做类似的事情

hi = series.resample('B', how=lambda x: np.max(np.cumsum()))
low = series.resample('B', how=lambda x: np.min(np.cumsum()))

但在每次调用时计算 cumsum 似乎效率不高。有没有办法先计算 cumsum，然后将“ohcl”应用于数据？

1999-08-09 12:30:00-04:00   -0.000486
1999-08-09 12:31:00-04:00   -0.000606
1999-08-09 12:32:00-04:00   -0.000120
1999-08-09 12:33:00-04:00   -0.000037
1999-08-09 12:34:00-04:00   -0.000337
1999-08-09 12:35:00-04:00    0.000100
1999-08-09 12:36:00-04:00    0.000219
1999-08-09 12:37:00-04:00    0.000285
1999-08-09 12:38:00-04:00   -0.000981
1999-08-09 12:39:00-04:00   -0.000487
1999-08-09 12:40:00-04:00    0.000476
1999-08-09 12:41:00-04:00    0.000362
1999-08-09 12:42:00-04:00   -0.000038
1999-08-09 12:43:00-04:00   -0.000310
1999-08-09 12:44:00-04:00   -0.000337
...
1999-09-28 06:45:00-04:00    0.000000
1999-09-28 06:46:00-04:00    0.000000
1999-09-28 06:47:00-04:00    0.000000
1999-09-28 06:48:00-04:00    0.000102
1999-09-28 06:49:00-04:00   -0.000068
1999-09-28 06:50:00-04:00    0.000136
1999-09-28 06:51:00-04:00    0.000566
1999-09-28 06:52:00-04:00    0.000469
1999-09-28 06:53:00-04:00    0.000000
1999-09-28 06:54:00-04:00    0.000000
1999-09-28 06:55:00-04:00    0.000000
1999-09-28 06:56:00-04:00    0.000000
1999-09-28 06:57:00-04:00    0.000000
1999-09-28 06:58:00-04:00    0.000000
1999-09-28 06:59:00-04:00    0.000000

最佳答案 

df.groupby([df.index.year, df.index.month, df.index.day]).transform(np.cumsum).resample('B', how='ohlc')

我认为这可能是我想要的，但我必须进行测试。

编辑: 在 zelazny7 的回复之后:

df.groupby(pd.TimeGrouper('D')).transform(np.cumsum).resample('D', how='ohlc')

有效，而且比我以前的解决方案更有效。

更新:

pd.TimeGrouper('D') is deprecated since pandas v0.21.0.

使用pd.Grouper()相反:

df.groupby(pd.Grouper(freq='D')).transform(np.cumsum).resample('D', how='ohlc')

关于python - Pandas - 按日期对日内时间序列进行分组，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/14646336/

pythonPandas199900numpytime-series

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