Python 将5分钟的时间段合并为每小时
有没有办法做到以下几点: 将5分钟数据合并为小时数据,并将开放数据、高数据、低数据、最后数据合并为小时数据 09:00-10:00小时的示例: 开盘价=3896(09:00开盘价) 高=从09:00到09:55的最高值 低=从09:00到09:55的最低值 Last=3902(最后价格为09:55)Python 将5分钟的时间段合并为每小时,python,pandas,dataframe,Python,Pandas,Dataframe,有没有办法做到以下几点: 将5分钟数据合并为小时数据,并将开放数据、高数据、低数据、最后数据合并为小时数据 09:00-10:00小时的示例: 开盘价=3896(09:00开盘价) 高=从09:00到09:55的最高值 低=从09:00到09:55的最低值 Last=3902(最后价格为09:55) 创建DatetimeIndex,然后使用: 创建DatetimeIndex,然后使用: 谢谢你的回复。我收到这个错误:规格错误:列['High','Last','Low','Open']不exist
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DatetimeIndex
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DatetimeIndex
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谢谢你的回复。我收到这个错误:规格错误:列['High','Last','Low','Open']不exist@Grantx什么是打印(测向列)?错误意味着列名不是“['High'、'Last'、'Low'、'Open']”抱歉,我的错误,它确实有效。每个名字前面都有一个空格(这是不可能看到的)。我删除了空间和作品。非常感谢你的回答。谢谢你的回答。我收到这个错误:规格错误:列['High','Last','Low','Open']不exist@Grantx什么是打印(测向列)?错误意味着列名不是“['High'、'Last'、'Low'、'Open']”抱歉,我的错误,它确实有效。每个名字前面都有一个空格(这是不可能看到的)。我删除了空间和作品。非常感谢你的回答。
Date Time Open High Low Last
12/02/2021 09:00:00 3896 3899.25 3895.75 3898.75
12/02/2021 09:05:00 3898.5 3899 3898 3898.25
12/02/2021 09:10:00 3898 3899 3897.5 3898
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12/02/2021 09:30:00 3900 3901.5 3899 3899.75
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12/02/2021 10:05:00 3903 3903.25 3902.25 3902.75
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12/02/2021 10:15:00 3901.5 3902.5 3901.25 3902.5
12/02/2021 10:20:00 3902.5 3903.75 3902.25 3903.75
12/02/2021 10:25:00 3903.75 3903.75 3902.25 3903.25
12/02/2021 10:30:00 3903.25 3903.25 3902.25 3903.25
12/02/2021 10:35:00 3903.25 3903.25 3902.25 3902.75
12/02/2021 10:40:00 3902.5 3903.5 3902 3903.25
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12/02/2021 11:00:00 3903.5 3904 3903 3904
df.index = pd.to_datetime(df['Date'] + ' ' + df['Time'])
df = df.resample('H').agg({'Open':'first', 'High':'max', 'Low':'min', 'Last':'last'})
print (df.head())
Open High Low Last
2021-12-02 09:00:00 3896.0 3902.50 3895.75 3902.00
2021-12-02 10:00:00 3902.0 3904.25 3901.25 3903.25
2021-12-02 11:00:00 3903.5 3904.00 3903.00 3904.00