python - 使用 Pandas 自定义显示时间序列数据

Question

我想将一个普通的索引时间序列数据帧转换为一个使用 hour 属性作为索引的数据帧，但在列中显示天数数据。让我们看一个例子。

我有一个看起来像这样的 df:

                        Open     High      Low    Close
2014-12-12 16:00:00  2001.00  2001.50  1999.75  2001.00
2014-12-12 16:05:00  2001.00  2001.75  2001.00  2001.25
2014-12-12 16:10:00  2001.00  2001.25  2000.00  2000.00
2014-12-12 16:15:00  2000.00  2000.50  1998.50  1999.00
2014-12-12 16:20:00  1998.75  1999.75  1998.75  1999.00
2014-12-13 16:00:00  1999.00  1999.25  1997.75  1998.75
2014-12-13 16:05:00  1998.75  1999.25  1996.75  1997.00
2014-12-13 16:10:00  1996.75  1998.75  1996.75  1998.75
2014-12-13 16:15:00  1998.75  1999.00  1998.00  1999.00
2014-12-13 16:20:00  1998.75  1999.00  1996.50  1997.50

我想把它变成这样:

注意:数字只是 df['Close'].diff() 的输出:

                     2014-12-12    2014-12-13
16:00:00 - 16:05:00     0.25         -1.75
16:05:00 - 16:10:00    -1.25          1.75
16:10:00 - 16:15:00    -1.00          0.25
16:15:00 - 16:20:00     0.00         -1.50

我想我可以暴力破解一个解决方案，但我想知道是否有一个很酷的技巧(也许是 Groupby)来完成我需要的事情。

谢谢

Answer 1

您可以使用数据透视表

df['date'] = map(lambda x: x.date(), df.index)
df['time'] = map(lambda x: x.time(), df.index)

sol = df.pivot('time', 'date', 'Close')