Fx5u编程手册:如何在Pytn中将1分钟打开-高-低-关闭数据转换为另一个时间范围(fx:5分钟 1小时)-边看边学

我对 Pytn 和 StackOverflow 很新，所以如果我在这篇文章中犯错误，请忍受我。

我有一个 Pandas dataframe,其中包含 1 分钟的 open,high,low 和 close 数据,以时间为索引,用于货币。我将如何将其转换为具有例如 5 分钟的 open,high,low,close 数据的 dataframe,并使时间戳也适合?下面是打印出的 1 分钟数据的示例:

                   ZARJPY_open  ZARJPY_high  ZARJPY_low  ZARJPY_close
time                                                            
201901011700        7.589        7.589       7.589         7.589
201901011701        7.590        7.590       7.590         7.590
201901011702        7.589        7.590       7.589         7.589
201901011703        7.590        7.593       7.590         7.593
201901011705        7.592        7.593       7.592         7.593

我想把这个变成：

                  ZARJPY_open  ZARJPY_high  ZARJPY_low  ZARJPY_close
time                                                            
201901011700        7.589        7.593       7.589         7.593
201901011706                  -next 5 minutes-

任何帮助是赞赏:)

编辑：时间戳为 YYYYMMDDHHmm（年，月，日，小时，分钟）格式

您可以使用 5 分钟的石斑鱼对象：

# p the time. 
df.time = pd.to_datetime(df.time, format="%Y%m%d%H%M")
#make the time the index. 
df = df.set_index("time")
# group in 5-minute chunks. 
t = df.groupby(pd.Grouper(freq='5Min')).agg({"ZARJPY_open": "first", 
                                             "ZARJPY_close": "last", 
                                             "ZARJPY_low": "min", 
                                             "ZARJPY_high": "max"})
t.columns = ["open", "close", "low", "high"]
print(t)

结果是：

                      open  close    low   high
time                                           
2019-01-01 17:00:00  7.589  7.593  7.589  7.593
2019-01-01 17:05:00  7.592  7.593  7.592  7.593

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