Python pandas - 每第二行而不是每第二个工作日重新采样一次

Question

我正在处理股票价格数据，并希望每第二行而不是每第二个工作日 (resample('2B')) 得到 resample() 到 return。障碍是在工作日登陆的任何假期。见下文，MLK 日是 2018 年 1 月 15 日，星期一：

import pandas as pd

data = '''\
date,price
2018-01-08,88.28
2018-01-09,88.22
2018-01-10,87.82
2018-01-11,88.08
2018-01-12,89.6
2018-01-16,88.35
2018-01-17,90.14
2018-01-18,90.1
2018-01-19,90.0
2018-01-22,91.61
2018-01-23,91.9
2018-01-24,91.82
2018-01-25,92.33
2018-01-26,94.06'''

fileobj = pd.compat.StringIO(data)
df = pd.read_csv(fileobj, parse_dates=['date'], index_col=[0])

df_resample = df.resample('2B').min()
print(df_resample)

输出：

            price
2018-01-08  88.22
2018-01-10  87.82
2018-01-12  89.60
2018-01-16  88.35
2018-01-18  90.00
2018-01-22  91.61
2018-01-24  91.82
2018-01-26  94.06

我希望重采样从 1/12 跳到 1/17。我知道我可以使用 df['price'].loc[::2] 来传递 df.resample('2B').last() 但我还需要使用 min()、max() 和 sum()。

谢谢。

预期输出：

Answer 1

为了获得稳定的解决方案，我会考虑以某种方式重新定义 B-days。

但是如果你重置索引你可以使用索引号和groupby:

df = df.reset_index()
df_resample = df.groupby(df.index // 2).min()
print(df_resample)

Returns:

        date  price
0 2018-01-08  88.22
1 2018-01-10  87.82
2 2018-01-12  88.35
3 2018-01-17  90.10
4 2018-01-19  90.00
5 2018-01-23  91.82
6 2018-01-25  92.33

或者你可以这样做：

g = np.arange(len(df))// 2
df_resample = df.groupby(g).agg(['last','min','max','sum'])
df_resample.insert(0, 'Date', df.index[1::2])

print(df_resample)

Returns:

        Date  price                      
               last    min    max     sum
0 2018-01-09  88.22  88.22  88.28  176.50
1 2018-01-11  88.08  87.82  88.08  175.90
2 2018-01-16  88.35  88.35  89.60  177.95
3 2018-01-18  90.10  90.10  90.14  180.24
4 2018-01-22  91.61  90.00  91.61  181.61
5 2018-01-24  91.82  91.82  91.90  183.72
6 2018-01-26  94.06  92.33  94.06  186.39

Answer 2

使用 np.repeat 和数组切片，您可以创建一个重新采样的数据框，其中日期（索引）重复两次。

df_resample = df.set_index(np.repeat(df.index[::2],2)[:len(df)])
# outputs:
            price
date
2018-01-08  88.28
2018-01-08  88.22
2018-01-10  87.82
2018-01-10  88.08
2018-01-12  89.60
2018-01-12  88.35
2018-01-17  90.14
2018-01-17  90.10
2018-01-19  90.00
2018-01-19  91.61
2018-01-23  91.90
2018-01-23  91.82
2018-01-25  92.33
2018-01-25  94.06

然后像往常一样分组产生所需的输出：

df_resampled.groupby(level=0).agg(['last', 'min', 'max', 'sum'])

            price
             last    min    max     sum
date
2018-01-08  88.22  88.22  88.28  176.50
2018-01-10  88.08  87.82  88.08  175.90
2018-01-12  88.35  88.35  89.60  177.95
2018-01-17  90.10  90.10  90.14  180.24
2018-01-19  91.61  90.00  91.61  181.61
2018-01-23  91.82  91.82  91.90  183.72
2018-01-25  94.06  92.33  94.06  186.39

Answer 3

我认为这也可行，有点颠倒步骤...

df['price'].rolling(window=2).max().iloc[1::2]

Python pandas - 每第二行而不是每第二个工作日重新采样一次

Python pandas - resample every 2nd row rather than every 2nd business day

python

resampling

pandas

datetimeindex