python时间序列降频resample（python学习记录）

在处理行情数据和回测的时候，变频操作用得非常多。我这里用的比较多的是1分钟数据变频为高级别周期，比如5分钟、半小时、1小时等。这里以5分钟举例，并记录变频操作时遇到的问题：

import pandas as pd
df=pd.read_csv("D:\\Quant\Min1_close.csv")
df_close=df.resample('5min').last()
print(df.head(30))
print(df_close.head())

resample里老的写法是

df_close=df.resample('5min',how='last')

how里可以选的方式有很多：sum, first, max等等

——想像一下，如果1分钟的数据降频到5分钟，那么5分钟的开盘价应该是第一个1分钟的开盘价，5分钟的收盘价应该是第5个1分钟的收盘价，最高价是5个1分钟里的最高价，最低价是5个1分钟里的最低价。

在这里遇到的小小问题是wind输出的1分钟数据里额外有个15：00和20：59的数据，并且是有成交量的

合成5分钟以后同样会多出来15：00和20：55分的数据——相当于多出了两根BAR