python - 如何使用 pandas 将 1M OHLC 转换为 5M OHLC

Question

我正在尝试使用 pandas 将一堆文件的 1M OHLC 转换为 5M OHLC

这就是我的数据的样子:

dateTime             | open   | high | low | close | vol |
-----------------------------------------------------------
01-06-2018  00:50:00 | 0.97456| 0.2456|0.2145|0.241|54.26
01-06-2018  00:51:00 | 0.94566| 0.2145|0.1455|0.214|65.24
01-06-2018  00:52:00 | 0.89654| 0.2145|0.2144|0.214|73.25

如何重新采样并保存为 5M OHLC csv

提前致谢

编辑1:这是我通过 print (df.info()) 得到的结果

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 375660 entries, 2018-06-01 00:00:00 to 2019-05-31 20:59:00
Data columns (total 4 columns):
open     375660 non-null float64
high     375660 non-null float64
low      375660 non-null float64
close    375660 non-null float64
dtypes: float64(4)
memory usage: 14.3+ MB
None

Answer 1

将 Resampler.agg 与字典一起使用，以获取列名称，并使用 5T 进行聚合 5 分钟:

d = {'open':'first', 'high':'max','low':'min','close':'last','vol':'sum'}

df['dateTime'] = pd.to_datetime(df['dateTime'])
df = df.resample('5T', on='dateTime').agg(d)
print (df)
                        open    high     low  close     vol
dateTime                                                   
2018-01-06 00:50:00  0.97456  0.2456  0.1455  0.214  192.75