python - Pandas OHLC 对 OHLC 数据的聚合

Question

我了解，使用一列数据对 Pandas 中的时间序列数据进行 OHLC 重新采样将完美运行，例如在以下数据帧上:

>>df
ctime       openbid
1443654000  1.11700
1443654060  1.11700
...

df['ctime']  = pd.to_datetime(df['ctime'], unit='s')
df           = df.set_index('ctime')
df.resample('1H',  how='ohlc', axis=0, fill_method='bfill')


>>>
                     open     high     low       close
ctime                                                   
2015-09-30 23:00:00  1.11700  1.11700  1.11687   1.11697
2015-09-30 24:00:00  1.11700  1.11712  1.11697   1.11697
...

但是如果数据已经是 OHLC 格式，我该怎么办？据我所知，API 的 OHLC 方法会为每一列计算一个 OHLC 切片，因此如果我的数据采用以下格式:

             ctime  openbid  highbid   lowbid  closebid
0       1443654000  1.11700  1.11700  1.11687   1.11697
1       1443654060  1.11700  1.11712  1.11697   1.11697
2       1443654120  1.11701  1.11708  1.11699   1.11708

当我尝试重新采样时，我会为每一列得到一个 OHLC，如下所示:

                     openbid                             highbid           \
                        open     high      low    close     open     high   
ctime                                                                       
2015-09-30 23:00:00  1.11700  1.11700  1.11700  1.11700  1.11700  1.11712   
2015-09-30 23:01:00  1.11701  1.11701  1.11701  1.11701  1.11708  1.11708 
...
                                        lowbid                             \
                         low    close     open     high      low    close   
ctime                                                                       
2015-09-30 23:00:00  1.11700  1.11712  1.11687  1.11697  1.11687  1.11697   
2015-09-30 23:01:00  1.11708  1.11708  1.11699  1.11699  1.11699  1.11699  
...

                    closebid                             
                        open     high      low    close  
ctime                                                    
2015-09-30 23:00:00  1.11697  1.11697  1.11697  1.11697  
2015-09-30 23:01:00  1.11708  1.11708  1.11708  1.11708  

有没有人愿意分享的快速(ish)解决方法，而无需我深入了解 Pandas 手册？

谢谢。

ps，有这个答案 - Converting OHLC stock data into a different timeframe with python and pandas - 但那是 4 年前的事了，所以我希望有一些进展。

Answer 1

这与您链接的答案类似，但更简洁、更快，因为它使用优化的聚合，而不是 lambda。

请注意，resample(...).agg(...) 语法需要 pandas 版本 0.18.0。

In [101]: df.resample('1H').agg({'openbid': 'first', 
                                 'highbid': 'max', 
                                 'lowbid': 'min', 
                                 'closebid': 'last'})
Out[101]: 
                      lowbid  highbid  closebid  openbid
ctime                                                   
2015-09-30 23:00:00  1.11687  1.11712   1.11708    1.117