python - 如何在不同周之间选择数据并将它们分组以根据周将切片的 DataFrame 存储在数组中？，

Question

我想获得以下数据帧的每周高低收盘价
所以我想根据周对 DataFrame 进行切片并存储在一个数组中

开盘日期 高低收盘

01-08-2019 | 97.85 | 98.45 | 96.40 97.25

02-08-2019 | 97.15 | 98.95 | 96.75 98.15

05-08-2019 | 98.30 | 98.70 | 94.30 95.65

06-08-2019 | 95.75 | 97.75 | 95.20 97.05

07-08-2019 | 96.80 | 97.70 | 96.05 96.90

08-08-2019 | 97.40 | 98.90 | 96.55 97.40

09-08-2019 | 97.20 | 98.10 | 96.65 97.30

12-08-2019 | 97.20 | 97.25 | 93.40 93.75

13-08-2019 | 93.70 | 96.60 | 93.15 96.35

14-08-2019 | 95.85 | 96.40 | 94.00 94.45

八月 01-08-2019 ,02-08-2019 是一周。
八月 05-08-2019, 06-08-2019, 07-08-2019, 08-08-2019, 09-08-2019 是第二周
我希望数据框中的数据应按周分组。

Answer 1

要更改基于时间的数据帧的频率，您可以使用 resample method .以下代码应该可以工作:

(
    df
    .assign(Date=lambda x: pd.to_datetime(x['Date'], dayfirst=True)
    .set_index('Date')
    .asfreq('D')
    .resample('W')
    .agg({
       'High': 'max',
       'Low': 'min',
       'Open': lambda x: x.dropna().iloc[0],
       'Close': lambda x: x.dropna().iloc[-1]
    })
)