python - Pandas grouper date_time 根据市场时间(印度证券交易所)

Question

以下数据以5分钟为间隔
数据框名称为 df:



脚本 ID
约会时间
打开
高的
低的
关闭
体积


0
201
2019-02-04 14:55:00
1408.05
1408.05
1407
1408
2384

1
201
2019-02-04 15:00:00
1408
1410.6
1407.2
1408.85
12621

2
201
2019-02-04 15:05:00
1408.85
1410.45
1407.05
1407.05
3880

3
201
2019-02-04 15:10:00
1407.05
1409.4
1404.85
1404.85
12992

4
201
2019-02-04 15:15:00
1404.85
1408.7
1403.5
1404.25
30803

5
201
2019-02-04 15:20:00
1404.25
1405
1402.7
1404.8
14624

6
201
2019-02-04 15:25:00
1404.8
1405
1402.05
1403.8
8407

7
201
2019-02-05 09:15:00
1400
1416.05
1400
1410.75
17473


尝试通过执行以下代码在 10 分钟内对其进行分组:

df_f = df.groupby(['script_id', pd.Grouper(key='date_time', freq='10T', origin='start')])\
                        .agg(open=pd.NamedAgg(column='open', aggfunc='first'),
                            high=pd.NamedAgg(column='high', aggfunc='max'),
                            low=pd.NamedAgg(column='low', aggfunc='min'),
                            close=pd.NamedAgg(column='close', aggfunc='last'),
                            volume=pd.NamedAgg(column='volume', aggfunc='sum'))\
                            .reset_index()
            print(df_f)

结果:

预期结果:- 0,1,2 如下预期应该是 3，不应该有 4。



脚本 ID
约会时间
打开
高的
低的
关闭
体积


3
201
2019-02-04 15:25:00
1404.8(值为 6)
1416.05(6 和 7 中最高)
400(6 和 7 中最低)
1410.75(值为 7)
25880(6 和 7 之和)


我们如何将最后两个 5 分钟 tf 组合到一个 10 分钟 tf？
注意:- 两天之间也可能有假期间隔

Answer 1

也许:

a = {'script_id': 'first', 'date_time': 'first', 'open': 'first', 'high':'max', 'low':'min', 'close':'last', 'volume':'sum'}

print(df.groupby(df.index // 2).agg(a))

   script_id            date_time     open     high      low    close  volume
0        201  2019-02-04 14:55:00  1408.05  1410.60  1407.00  1408.85   15005
1        201  2019-02-04 15:05:00  1408.85  1410.45  1404.85  1404.85   16872
2        201  2019-02-04 15:15:00  1404.85  1408.70  1402.70  1404.80   45427
3        201  2019-02-04 15:25:00  1404.80  1416.05  1400.00  1410.75   25880