学习记录648@python之pandas周期转化resample函数的使用

需求

对于金融数据，我们常常需要改变数据的周期，比如将分钟数据的周期变为日周期的数据。
以下以股票5分钟数据为准，将其转化为15分钟的数据数据。

代码

import numpy as np
import pandas as pd
import tushare as ts
# ts.set_token('your token here')
ts.set_token('你的token')
df=ts.get_k_data('399300',ktype='5')
df.head(20)

本接口即将停止更新，请尽快使用Pro版接口：https://tushare.pro/document/2

# 将字符串转化为datetime
df['date']=pd.to_datetime(df['date'])

# 设置date为index
df=df.set_index('date')

df_new=pd.DataFrame()

# 将5分钟转化为15分钟数据，相当于将3个数据点合并为1个数据点
# 3个数据点中，取最前面的作为open
df_new['open']=df['open'].resample('15T').first()

# 3个数据点中，取最大的作为high
df_new['high']=df['high'].resample('15T').max()

# 3个数据点中，取最小的作为low
df_new['low']=df['low'].resample('15T').min()

# 3个数据点中，取最后的作为close
df_new['close']=df['close'].resample('15T').last()

# 3个数据点加总
df_new['volume']=df['volume'].resample('15T').sum()

df_new.head(20)

# 会存在NaN值，所以要删除
df_new=df_new.dropna()
df_new.head()