如何重新采样日内间隔并使用 .idxmax()？

Question

我正在使用来自 yfinance 的数据，其中 returns 一个 pandas 数据框。

                            Volume
Datetime                          
2021-09-13 09:30:00-04:00   951104
2021-09-13 09:35:00-04:00   408357
2021-09-13 09:40:00-04:00   498055
2021-09-13 09:45:00-04:00   466363
2021-09-13 09:50:00-04:00   315385
2021-12-06 15:35:00-05:00   200748
2021-12-06 15:40:00-05:00   336136
2021-12-06 15:45:00-05:00   473106
2021-12-06 15:50:00-05:00   705082
2021-12-06 15:55:00-05:00  1249763

数据框中有 5 分钟的日内间隔。我想重新采样到每日数据并获取当天最大音量的idxmax。

df.resample("B")["Volume"].idxmax()

Returns一个错误：

ValueError: attempt to get argmax of an empty sequence

我使用了 B(business-days) 作为重采样周期，所以不应该有任何空序列。

我应该说 .max() 工作正常。

也按照另一个问题中的建议使用 .agg returns 一个错误：

df["Volume"].resample("B").agg(lambda x : np.nan if x.count() == 0 else x.idxmax())

错误：

IndexError: index 77 is out of bounds for axis 0 with size 0

Answer 1

对我来说，工作测试是否在 if-else 中每组 NaN：

df = df.resample("B")["Volume"].agg(lambda x: np.nan if x.isna().all() else x.idxmax())

Answer 2

您可以使用 groupby 代替 resample:

>>> df.groupby(df.index.normalize())['Volume'].agg(Datetime='idxmax', Volume='max')

                      Datetime   Volume
Datetime                               
2021-09-13 2021-09-13 09:30:00   951104
2021-12-06 2021-12-06 15:55:00  1249763

如何重新采样日内间隔并使用 .idxmax()？

How to resample intra-day intervals and use .idxmax()?

time-series

pandas

yfinance

pandas-timeindex