溫馨提示×
您好，登錄后才能下訂單哦！
點擊 登錄注冊 即表示同意《億速云用戶服務條款》
您好，登錄后才能下訂單哦！
K線數據提取
依據原有數據集格式，按要求生成新表:
1、每分鐘的close數據的第一條、最后一條、最大值及最小值，
2、每分鐘vol數據的增長量（每分鐘vol的最后一條數據減第一條數據）
3、匯總這些信息生成一個新表
（字段名：[‘time',‘open',‘close',‘high',‘low',‘vol']）
import pandas as pd
import time
start=time.time()
df=pd.read_csv('data.csv')
df=df.drop('id',axis=1) #刪除id列
df1=pd.DataFrame(columns=['time','open','close','high','low','vol'])#新建目標數據表
for i in df.groupby('time'): #按時間分組
new_df=pd.DataFrame(columns=['time','open','close','high','low','vol']) #新建空表用于臨時轉存要求數據
new_df.time=i[1].time[0:1] #取每組時間為新表時間
new_df.open=i[1].close[0:1] #取每組第一個close數據為新表open數據
new_df.close=i[1]['close'].iloc[-1] #取每組最后一個close數據為新表close數據
new_df.high=i[1]['close'].max() #取每組close數據最大值為新表hige數據
new_df.low=i[1]['close'].min() #取每組close數據最小值為新表low數據
new_df.vol=i[1]['vol'].iloc[-1] - i[1]['vol'].iloc[0] #用每組vol數據最大值減去最小值為新表vol數據
df1=pd.concat([new_df,df1],axis=0) #縱向合并數據到目標數據表
df2=df1.sort_values('time') #按time列值進行排序
df2.reset_index(inplace=True, drop=True) #重置行索引
print(df2) #打印目標數據表
stop=time.time() #查看耗時
print('共計耗時：{}秒'.format(stop-start))
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持億速云。
免責聲明：本站發布的內容（圖片、視頻和文字）以原創、轉載和分享為主，文章觀點不代表本網站立場，如果涉及侵權請聯系站長郵箱：is@yisu.com進行舉報，并提供相關證據，一經查實，將立刻刪除涉嫌侵權內容。
