使用 Pandas 重采样功能的多个脚本的 OHLC

Posted 2023-02-18

【中文标题】使用 Pandas 重采样功能的多个脚本的 OHLC

【英文标题】：OHLC of Multiple Scrips Using Pandas Resample function

【发布时间】：2021-11-28 09:44:11

【问题描述】：

我有 2 个便笺的刻度数据（scrip_names 是 abc 和 xyz）。由于分时数据处于“秒”级别，我想将其转换为 OHLC（开盘价、最高价、最低价、收盘价）的 1 分钟级别。

当分时数据仅包含 1 个脚本时，我使用以下代码（Single Scrip.py 的 OHLC）来获取 1 分钟级别的 OHLC。这段代码给出了想要的结果。

代码：

import os
import time
import datetime
import pandas as pd
import numpy as np

ticks=pd.read_csv(r'C:\Users\tech\Downloads\ticks.csv')

ticks=pd.DataFrame(ticks)
#ticks=ticks.where(ticks['scrip_name']=="abc")
#ticks=ticks.where(ticks['scrip_name']=="xyz")

ticks['timestamp'] = pd.to_datetime(ticks['timestamp'])

ticks=ticks.set_index(['timestamp'])

ohlc_prep=ticks.loc[:,['last_price']]

ohlc_1_min=ohlc_prep['last_price'].resample('1min').ohlc().dropna()

ohlc_1_min.to_csv(r'C:\Users\tech\Downloads\ohlc_1_min.csv')

结果：

但是，当分时数据包含超过 1 个脚本时，此代码不起作用。应该对代码进行哪些修改以获得以下按 scrip_name 分组的结果（文件名：expected_result.csv）。

预期结果：

这里是报价数据、单个脚本的python代码、单个脚本的结果和多个脚本的期望结果的链接：https://drive.google.com/file/d/1Y3jngm94hqAW_IJm-FAsl3SArVhnjGJE/view?usp=sharing

非常感谢任何帮助。

谢谢。

【参考方案1】：

我认为你需要groupby 喜欢：

ticks['timestamp'] = pd.to_datetime(ticks['timestamp'])
ticks=ticks.set_index(['timestamp'])

ohlc_1_min=ticks.groupby('scrip_name')['last_price'].resample('1min').ohlc().dropna()

或者：

ohlc_1_min=(ticks.groupby(['scrip_name', 
                           pd.Grouper(freq='1min', level='timestamp')])['last_price']
                 .ohlc()
                 .dropna())

【讨论】：

这行得通。非常感谢你:)