Pandas 重采样 OHLC 日内数据，不包括正常交易时间以外的数据

Question

我正在将 30 分钟数据重新采样为每小时数据，但它添加了代表 24 小时内所有 30 分钟时间段的 NaN 行。我希望它仅在 30 分钟记录中有数据时才重新采样。原始 df 没有任何“额外”行，只有 20 天内 9:30-4:00 的每小时数据。它还包括新的 df_RSHourly 中的周末。

df_RSHourly = df.resample('1H', base=0.5).agg(
    {'close': 'last','high': 'max','low': 'min', 'open': 'first', 'volume': 'sum'}
]

print df_RSHhourly

2017-04-25 09:30:00-04:00  238.75  238.52  237.91  237.81  151998.0
2017-04-25 10:30:00-04:00  238.62  238.44  238.53  238.33   64281.0
2017-04-25 11:30:00-04:00  238.66  238.56  238.44  238.36   58319.0
2017-04-25 12:30:00-04:00  238.71  238.59  238.56  238.29   47994.0
2017-04-25 13:30:00-04:00  238.82  238.69  238.59  238.52   58266.0
2017-04-25 14:30:00-04:00  238.95  238.84  238.69  238.57   73089.0
2017-04-25 15:30:00-04:00  238.83  238.53  238.83  238.53  103572.0
2017-04-25 16:30:00-04:00     NaN     NaN     NaN     NaN       NaN
2017-04-25 17:30:00-04:00     NaN     NaN     NaN     NaN       NaN
2017-04-25 18:30:00-04:00     NaN     NaN     NaN     NaN       NaN
2017-04-25 19:30:00-04:00     NaN     NaN     NaN     NaN       NaN
2017-04-25 20:30:00-04:00     NaN     NaN     NaN     NaN       NaN
2017-04-25 21:30:00-04:00     NaN     NaN     NaN     NaN       NaN
2017-04-25 22:30:00-04:00     NaN     NaN     NaN     NaN       NaN
2017-04-25 23:30:00-04:00     NaN     NaN     NaN     NaN       NaN
2017-04-26 00:30:00-04:00     NaN     NaN     NaN     NaN       NaN
2017-04-26 01:30:00-04:00     NaN     NaN     NaN     NaN       NaN
2017-04-26 02:30:00-04:00     NaN     NaN     NaN     NaN       NaN
2017-04-26 03:30:00-04:00     NaN     NaN     NaN     NaN       NaN
2017-04-26 04:30:00-04:00     NaN     NaN     NaN     NaN       NaN
2017-04-26 05:30:00-04:00     NaN     NaN     NaN     NaN       NaN
2017-04-26 06:30:00-04:00     NaN     NaN     NaN     NaN       NaN
2017-04-26 07:30:00-04:00     NaN     NaN     NaN     NaN       NaN
2017-04-26 08:30:00-04:00     NaN     NaN     NaN     NaN       NaN
2017-04-26 09:30:00-04:00  238.91  238.87  238.53  238.50   91978.0
2017-04-26 10:30:00-04:00  239.53  239.47  238.88  238.85   75444.0
2017-04-26 11:30:00-04:00  239.48  239.02  239.48  238.70   88402.0
2017-04-26 12:30:00-04:00  239.42  239.20  239.02  238.98   45661.0

Answer 1

我找到的最简单的解决方案是 between_time

df_RSHhourly.between_time('09:30', '16:00')

在我的代码中，这是我应用它的方式:

y = data['prices'].resample('60S').ohlc()
y = y.fillna(method='ffill')
y = y.between_time('09:30', '16:00')

引用:

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.between_time.html