Python 重新采样每日数据以获得每月数据帧？

我有一个每天的数据帧，我正试图重新采样，以获得每月的开盘高低点收盘

我试过：

df2 = df_daily.resample('M',convention='end').asfreq()

这给了我一个只有收盘值的数据框，即如果日期正好是月底，则为开盘价-高-低-收盘价的第30个值

这导致了我假设为特定月份的开盘价-高-低-收盘价的平均值

我希望从有价格的月份的第一天开始开盘，高是该月的最高值，低是该月的最低值，接近实际收盘

我相信我可以用min-max以不同的方式在熊猫身上做到这一点，但我只是想知道是否可以使用重采样来做到这一点

预期df

         Open   High    Low   Close

Date                                         

2010-01-29  55.15  60.3  45.6  51.7

谢谢

无论列日期如何，按月重新采样都会考虑月的最后一天

df2 = df_daily.resample('M').agg({'Open':'first', 'High':'max', 
                                      'Low': 'min', 'Close':'last'})

输出：

            Open    High    Low    Close
Date                
2010-01-31  55.15   60.3    45.6    51.70
2010-02-28  51.80   54.1    50.5    51.95

您可以将索引更改为列中的最后一天：

df2 = df_daily.resample('M').agg({'Open':'first', 'High':'max', 
                                      'Low': 'min', 'Close':'last'})

idx = df_daily.reset_index().groupby(df_daily.index.to_period('M'))['Date'].idxmax()
df2.index = df_daily.iloc[idx].index
print(df2)

Output:

            Open    High    Low    Close
Date                
2010-01-29  55.15   60.3    45.6    51.70
2010-02-03  51.80   54.1    50.5    51.95

如果您只想按年份和月份分组，请使用：

df3 = df_daily.groupby([df_daily.index.year,df_daily.index.month]).agg({'Open':'first',
                         'High':'max', 'Low': 'min', 'Close':'last'})

df3.index.names= ['Year', 'Month']
print(df3)

Output:

                Open    High    Low     Close
Year    Month               
2010      1     55.15   60.3    45.6    51.70
          2     51.80   54.1    50.5    51.95

---

你能发布你的预期输出吗df@pyd，编辑了问题。如果希望日期的格式为YYYY-MM，则只需执行df2.reset_index和df2[Date]=df2[Date].dt.strftime%Y-%m即可。

df2 = df_daily.resample('M').agg({'Open':'first', 'High':'max', 
                                      'Low': 'min', 'Close':'last'})

idx = df_daily.reset_index().groupby(df_daily.index.to_period('M'))['Date'].idxmax()
df2.index = df_daily.iloc[idx].index
print(df2)

Output:

            Open    High    Low    Close
Date                
2010-01-29  55.15   60.3    45.6    51.70
2010-02-03  51.80   54.1    50.5    51.95

df3 = df_daily.groupby([df_daily.index.year,df_daily.index.month]).agg({'Open':'first',
                         'High':'max', 'Low': 'min', 'Close':'last'})

df3.index.names= ['Year', 'Month']
print(df3)

Output:

                Open    High    Low     Close
Year    Month               
2010      1     55.15   60.3    45.6    51.70
          2     51.80   54.1    50.5    51.95