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python - Pandas 时间序列重新采样结束给定的一天

coder 2023-08-25 原文

我怀疑许多处理时间序列数据的人已经遇到过这个问题,而 pandas 似乎没有提供直接的解决方案(还!):

假设:

  1. 您有一个包含收盘价的每日数据时间序列,按日期(天)编制索引。
  2. 今天是 19JUN。 Last Close 数据值为 18JUN。
  3. 您想要将每日数据重新采样到 OHLC 条中,以某个给定的频率(比如 M 或 2M)结束于 6 月 18 日。

所以对于 M freq,最后一根柱线是 19MAY-18JUN,前一根柱线是 19APR-18MAY,依此类推...

ts.resample('M', how='ohlc')

将进行重采样,但“M”是“end_of_month”期间,因此结果将给出 2014-05 的完整月份和 2014-06 的 2 周时间段,因此你的最后一个条形不会是 '每月酒吧'。这不是我们想要的!

使用 2M 频率,给定我的样本时间序列,我的测试给出了标记为 2014-07-31 的最后一个柱(以及之前标记为 2014-05-31),这是非常误导的,因为有不是 7 月的数据……假定的最后 2 个月柱再次仅涵盖最近 2 周。

正确的 DatetimeIndex 很容易创建:

pandas.date_range(end='2014-06-18', freq='2M', periods=300) + datetime.timedelta(days=18)

(Pandas 文档更喜欢通过

pandas.date_range(end='2014-06-18', freq='2M', periods=300) + pandas.tseries.offsets.DateOffset(days=18)

但我的测试表明,这种方法虽然更“pandaïc”但慢了 2 倍!)

无论哪种方式,我们都无法将正确的 DatetimeIndex 应用于 ts.resample()。

pandas 开发团队 (Date ranges in Pandas) 似乎意识到了这个问题,但与此同时,您如何解决它才能使 OHLC 的滚动频率锚定在时间序列的最后一天?

最佳答案

这基本上是通过复制/粘贴拼凑而成,我敢肯定在某些情况下会失败 - 但下面是一些用于锚定到一个月中特定日期的自定义 Offset 的起始代码。

from pandas.tseries.offsets import (as_datetime, as_timestamp, apply_nat, 
                               DateOffset, relativedelta, datetime)
class MonthAnchor(DateOffset):
    """DateOffset Anchored to day in month

        Arguments:
        day_anchor: day to be anchored to
    """

    def __init__(self, n=1, **kwds):
        super(MonthAnchor, self).__init__(n)

        self.kwds = kwds
        self._dayanchor = self.kwds['day_anchor']

    @apply_nat
    def apply(self, other):
        n = self.n

        if other.day > self._dayanchor and n <= 0:  # then roll forward if n<=0
            n += 1
        elif other.day < self._dayanchor and n > 0:
            n -= 1

        other = as_datetime(other) + relativedelta(months=n)
        other = datetime(other.year, other.month, self._dayanchor)
        return as_timestamp(other)

    def onOffset(self, dt):
        return dt.day == self._dayanchor

    _prefix = ''

示例用法:

In [28]: df = pd.DataFrame(data=np.linspace(50, 100, 200), index=pd.date_range(end='2014-06-18', periods=200), columns=['value'])

In [29]: df.head()
Out[29]: 
                value
2013-12-01  50.000000
2013-12-02  50.251256
2013-12-03  50.502513
2013-12-04  50.753769
2013-12-05  51.005025


In [61]: month_offset = MonthAnchor(day_anchor = df.index[-1].day + 1)

In [62]: df.resample(month_offset, how='ohlc')
Out[62]: 
                value                                   
                 open        high        low       close
2013-11-19  50.000000   54.271357  50.000000   54.271357
2013-12-19  54.522613   62.060302  54.522613   62.060302
2014-01-19  62.311558   69.849246  62.311558   69.849246
2014-02-19  70.100503   76.884422  70.100503   76.884422
2014-03-19  77.135678   84.673367  77.135678   84.673367
2014-04-19  84.924623   92.211055  84.924623   92.211055
2014-05-19  92.462312  100.000000  92.462312  100.000000

关于python - Pandas 时间序列重新采样结束给定的一天,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/24304019/

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