Python 熊猫：获取每行的ohlc数据

我有一个带有

datetime

索引和价格列的

DataFrame

。我要ohlc数据。（开、高、低、关）

我想在每一行以给定的频率重新采样这个数据帧

frame.resample（'60S'，how='ohlc'）

起作用，但现在数据帧的索引间隔为60秒。我想在前60年代的每一行重新取样。（如果指数相隔5秒，则为12）。这样，我就可以为原始数据帧中的每一行设置ohlc值

我不认为我想用

df.resample

做什么是可能的，但可能用

.agg

或

.map

如何获取每行的ohlc数据

---

对于等距时间戳：

bars = 12  
df = pd.concat([f.shift(bars - 1), pd.rolling_max(f, bars), pd.rolling_min(f, bars), f], 
               axis=1)
df.columns = ['Open', 'High', 'Low', 'Close']

>>> df.tail()
                                  Open        High         Low       Close
2016-03-03 19:20:49.336236  102.510446  103.603518  102.438872  102.810945
2016-03-03 19:20:54.336236  102.916919  103.603518  102.438872  103.072880
2016-03-03 19:20:59.336236  103.603518  103.603518  102.438872  103.290665
2016-03-03 19:21:04.336236  102.966331  103.290665  102.438872  103.095781
2016-03-03 19:21:09.336236  102.438872  103.409546  102.438872  103.409546

---

你能提供一些样本数据吗？完成。如果你需要我进一步澄清，我可以。问题是重采样会删除行。我想保留所有数据，只需在过去60年代的数据中的每一行执行“ohlc”操作。滚动最小值和滚动最大值应切换固定在上面。谢谢

bars = 12  
df = pd.concat([f.shift(bars - 1), pd.rolling_max(f, bars), pd.rolling_min(f, bars), f], 
               axis=1)
df.columns = ['Open', 'High', 'Low', 'Close']

>>> df.tail()
                                  Open        High         Low       Close
2016-03-03 19:20:49.336236  102.510446  103.603518  102.438872  102.810945
2016-03-03 19:20:54.336236  102.916919  103.603518  102.438872  103.072880
2016-03-03 19:20:59.336236  103.603518  103.603518  102.438872  103.290665
2016-03-03 19:21:04.336236  102.966331  103.290665  102.438872  103.095781
2016-03-03 19:21:09.336236  102.438872  103.409546  102.438872  103.409546