Pandas OHLC 数据上的 OHLC 聚合

Question

我了解 Pandas 中的时间序列数据的 OHLC 重采样，使用一列数据，将完美地工作，例如在以下数据帧上：

>>df
ctime       openbid
1443654000  1.11700
1443654060  1.11700
...

df['ctime']  = pd.to_datetime(df['ctime'], unit='s')
df           = df.set_index('ctime')
df.resample('1H',  how='ohlc', axis=0, fill_method='bfill')


>>>
                     open     high     low       close
ctime                                                   
2015-09-30 23:00:00  1.11700  1.11700  1.11687   1.11697
2015-09-30 24:00:00  1.11700  1.11712  1.11697   1.11697
...

但如果数据已经是 OHLC 格式，我该怎么办？据我所知，API 的 OHLC 方法为每一列计算一个 OHLC 切片，因此如果我的数据采用以下格式：

             ctime  openbid  highbid   lowbid  closebid
0       1443654000  1.11700  1.11700  1.11687   1.11697
1       1443654060  1.11700  1.11712  1.11697   1.11697
2       1443654120  1.11701  1.11708  1.11699   1.11708

当我尝试重新采样时，我得到了每个列的 OHLC，如下所示：

                     openbid                             highbid           \
                        open     high      low    close     open     high   
ctime                                                                       
2015-09-30 23:00:00  1.11700  1.11700  1.11700  1.11700  1.11700  1.11712   
2015-09-30 23:01:00  1.11701  1.11701  1.11701  1.11701  1.11708  1.11708 
...
                                        lowbid                             \
                         low    close     open     high      low    close   
ctime                                                                       
2015-09-30 23:00:00  1.11700  1.11712  1.11687  1.11697  1.11687  1.11697   
2015-09-30 23:01:00  1.11708  1.11708  1.11699  1.11699  1.11699  1.11699  
...

                    closebid                             
                        open     high      low    close  
ctime                                                    
2015-09-30 23:00:00  1.11697  1.11697  1.11697  1.11697  
2015-09-30 23:01:00  1.11708  1.11708  1.11708  1.11708

有没有人愿意分享的快速（大概）解决方法，而我不必深入研究 pandas 手册？

谢谢。

ps，有这个答案 - Converting OHLC stock data into a different timeframe with python and pandas - 但这是 4 年前的事了，所以我希望有一些进展。

Answer 1

这与您链接的答案类似，但它更简洁、更快，因为它使用优化的聚合，而不是 lambda。

请注意 resample(...).agg(...) 语法需要 pandas 版本 0.18.0。

In [101]: df.resample('1H').agg({'openbid': 'first', 
                                 'highbid': 'max', 
                                 'lowbid': 'min', 
                                 'closebid': 'last'})
Out[101]: 
                      lowbid  highbid  closebid  openbid
ctime                                                   
2015-09-30 23:00:00  1.11687  1.11712   1.11708    1.117

Answer 2

您需要使用 OrderedDict 来保持较新版本 pandas 中的行顺序，如下所示：

import pandas as pd
from collections import OrderedDict

df['ctime'] = pd.to_datetime(df['ctime'], unit='s')
df = df.set_index('ctime')
df = df.resample('5Min').agg(
    OrderedDict([
        ('open', 'first'),
        ('high', 'max'),
        ('low', 'min'),
        ('close', 'last'),
        ('volume', 'sum'),
    ])
)

Answer 3

给定一个包含价格和金额列的数据框

def agg_ohlcv(x):
    arr = x['price'].values
    names = {
        'low': min(arr) if len(arr) > 0 else np.nan,
        'high': max(arr) if len(arr) > 0 else np.nan,
        'open': arr[0] if len(arr) > 0 else np.nan,
        'close': arr[-1] if len(arr) > 0 else np.nan,
        'volume': sum(x['amount'].values) if len(x['amount'].values) > 0 else 0,
    }
    return pd.Series(names)

df = df.resample('1min').apply(agg_ohlcv)
df = df.ffill()

Answer 4

这个似乎有用，

def ohlcVolume(x):
    if len(x):
        ohlc={ "open":x["open"][0],"high":max(x["high"]),"low":min(x["low"]),"close":x["close"][-1],"volume":sum(x["volume"])}
        return pd.Series(ohlc)

daily=df.resample('1D').apply(ohlcVolume)

Answer 5

从 OHLC 转换也是 OHLC 对我来说是这样工作的：

df.resample('1H').agg({
    'openbid':'first',
    'highbid':'max',
    'lowbid':'min',
    'closebid':'last'
})

Pandas OHLC 数据上的 OHLC 聚合

Pandas OHLC aggregation on OHLC data

python

python-2.7

pandas

dataframe

resampling