Python 熊猫：如果时间戳格式相同，则比较价格（对于循环）

我的数据框如下所示：

              time      mid price
0   2019-03-13 14:45:00 0.002037
1   2019-03-13 14:49:00 0.002038
2   2019-03-13 14:50:00 0.002048
3   2019-03-13 14:51:00 0.002051
4   2019-03-14 07:49:00 0.001986
5   2019-03-14 07:50:00 0.001973
6   2019-03-14 07:51:00 0.001973
7   2019-03-14 11:35:00 0.001972
8   2019-03-14 11:41:00 0.001968
9   2019-03-14 11:50:00 0.001970
10  2019-03-14 11:59:00 0.001972

我需要做的是比较第一个小时的价格和最后一个小时的价格。因此，在我的示例中，它将取第一个价格在

2019-03-13 14:45:00

0.002037

，并将其与最后一个价格在

2019-03-13 14:51:00

0.002051

进行比较，然后在我的数据框中添加一个新列，如下所示：

movement_price = price2 - price1

df_uptrend.at[index, 'price_movement'] = np.fabs(movement_price) 

到目前为止，我尝试了以下内容：

for index, row  in islice(df_uptrend.iterrows(), 0, 42):    

  if df_uptrend.loc[index, 'time'].strftime('%H') == df_uptrend.loc[index +1, 'time'].strftime('%H'):
      match= True
      price1 = row['mid price']
      time1 = df_uptrend.loc[index, 'time']
      continue
  if match and df_uptrend.loc[index, 'time'].strftime('%H') !=df_uptrend.loc[index +1, 'time'].strftime('%H'):
      price2 = df_uptrend.loc[index, 'mid price']
      time2 = df_uptrend.loc[index, 'time']

      movement_time = time2 - time1
      movement_price = price2 - price1

      df_uptrend.at[index, 'price_movement'] = np.fabs(movement_price)
      df_uptrend.at[index, 'time_movement'] = movement_time

但它会比较一小时前的价格和一小时前的价格。。。你知道怎么解决吗？谢谢

您可以使用该功能，它可以让您按小时对数据帧重新采样。然后使用和方法提取小时和的第一个和最后一个值。然后减去这两个

像这样的事情应该可以做到：

df['price_movement'] = df.resample('60T', on='time').last() - df.resample('60T', on='time').first()

如果一小时内只有一个值，则该值将为0。您可以使用该函数，该函数允许您按小时重新采样数据帧。然后使用和方法提取小时和的第一个和最后一个值。然后减去这两个

像这样的事情应该可以做到：

df['price_movement'] = df.resample('60T', on='time').last() - df.resample('60T', on='time').first()

---

如果一个小时只有一个值，这将导致值为0。对于

price\u movement

列，我不确定是否理解，您希望在每小时最后一行的差异？以你的例子来说，时间是2019-03-13 14:51:00？Hi@Ben.T，是的，确实是每小时最后一次。我不确定我是否理解，对于

价格变动

列，你想在哪一行以每小时最后一次计算差额？以你的例子来说，时间应该是2019-03-13 14:51:00？嗨@Ben.T，是的，是每小时最后一次。