【python】pandas使用-转换数据周期resample

rikoukai

于 2020-11-12 09:55:28 发布

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分类专栏： python数据分析文章标签： python

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本文详细介绍了Python的Pandas库中用于数据周期转换的重要方法——Resample，讲解了如何根据时间序列对数据进行重采样，包括上采样、下采样和频率转换，帮助读者掌握数据时间周期的精细化管理。

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import pandas as pd

pd.set_option('expand_frame_repr', False)  # 当列太多时显示完整

# === 从hdf中读取1分钟数据
df: pd.DataFrame = pd.read_hdf('a_stock_100.h5', key='sh600000')
print(df.head(20))
# exit()

# 《数据周线转换示意图》


# === 第一种方法：将日线数据转为周线数据
# 将交易日期设定为index
# df.set_index('交易日期', inplace=True)

# 周期转换方法：resample
# rule_type = '1W'  # rule='1W'：意思是一周，意味着转变为周线数据
# period_df = df[['收盘价']].resample(rule=rule_type).last()  # last：取这一周的最后一行数据
#
# # 开、高、低的价格，成交量
# period_df['开盘价'] = df['开盘价'].resample(rule=rule_type).first()
# period_df['最高价'] = df['最高价'].resample(rule=rule_type).max()
# period_df['最低价'] = df['最低价'].resample(rule=rule_type).min()
# period_df['成交量'] = df['成交量'].resample(rule=rule_type).sum()
#
# period_df = p