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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?,

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-04 09:10:53 26 4
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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。

    最佳答案

    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]
    })
    )

    关于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?,,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/63356171/

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