ユーザー定義の時間間隔でパンダをリサンプリングする

Question

私は30分の時間間隔でOHLCデータフレームを持っています。

2017-04-30 11:00:00-04:00 239.06 239.39 239.04 239.33  28 
2017-04-30 11:30:00-04:00 239.01 239.22 238.91 239.03  28 
2017-04-30 12:00:00-04:00 239.02 239.28 238.99 239.03  29 
2017-04-30 12:30:00-04:00 238.94 239.08 238.84 239.03  28 
2017-04-30 13:00:00-04:00 239.01 239.11 238.93 238.94  27 
2017-04-30 13:30:00-04:00 238.94 239.08 238.86 239.03  12 

私は時間ごとの棒でデータをリサンプリングしたいが9:00-10:00対たとえば9:30-10:30ごとに30分を終了するよう時給バーを定義する方法はありますか？ （resample）にbaseパラメータを使用し、サンプリング周期のオフセットに再サンプリングする

Answer 1

塩基：int型、デフォルト0

1を均等に細分する周波数日、集約された間隔の「起源」。

df = df.resample('1H', base=0.5).last() 

テストコード：

df = pd.read_fwf(StringIO(u""" 
    Date      O  H  L  C 
    2017-04-30T11:00:00-0400 239.06 239.39 239.04 239.33 
    2017-04-30T11:30:00-0400 239.01 239.22 238.91 239.03 
    2017-04-30T12:00:00-0400 239.02 239.28 238.99 239.03 
    2017-04-30T12:30:00-0400 238.94 239.08 238.84 239.03 
    2017-04-30T13:00:00-0400 239.01 239.11 238.93 238.94 
    2017-04-30T13:30:00-0400 238.94 239.08 238.86 239.03""" 
), header=1) 
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) 
df = df.set_index('Date') 

df = df.resample('1H', base=0.5).last() 
print(df) 

例えば、 '5分' 周波数に対して、塩基が0

コード0〜4のデフォルト値までの範囲ができ結果：

      O  H  L  C 
Date            
2017-04-30 14:30:00 239.06 239.39 239.04 239.33 
2017-04-30 15:30:00 239.02 239.28 238.99 239.03 
2017-04-30 16:30:00 239.01 239.11 238.93 238.94 
2017-04-30 17:30:00 238.94 239.08 238.86 239.03 

Answer 2

import pandas as pd 
df = {'A': {'2017-04-30 15:00:00': 239.06, 
    '2017-04-30 15:30:00': 239.00999999999999, 
    '2017-04-30 16:00:00': 239.02000000000001, 
    '2017-04-30 16:30:00': 238.94, 
    '2017-04-30 17:00:00': 239.00999999999999, 
    '2017-04-30 17:30:00': 238.94}, 
'B': {'2017-04-30 15:00:00': 239.38999999999999, 
    '2017-04-30 15:30:00': 239.22, 
    '2017-04-30 16:00:00': 239.28, 
    '2017-04-30 16:30:00': 239.08000000000001, 
    '2017-04-30 17:00:00': 239.11000000000001, 
    '2017-04-30 17:30:00': 239.08000000000001}, 
'C': {'2017-04-30 15:00:00': 239.03999999999999, 
    '2017-04-30 15:30:00': 238.91, 
    '2017-04-30 16:00:00': 238.99000000000001, 
    '2017-04-30 16:30:00': 238.84, 
    '2017-04-30 17:00:00': 238.93000000000001, 
    '2017-04-30 17:30:00': 238.86000000000001}, 
'D': {'2017-04-30 15:00:00': 239.33000000000001, 
    '2017-04-30 15:30:00': 239.03, 
    '2017-04-30 16:00:00': 239.03, 
    '2017-04-30 16:30:00': 239.03, 
    '2017-04-30 17:00:00': 238.94, 
    '2017-04-30 17:30:00': 239.03}, 
'E': {'2017-04-30 15:00:00': 28, 
    '2017-04-30 15:30:00': 28, 
    '2017-04-30 16:00:00': 29, 
    '2017-04-30 16:30:00': 28, 
    '2017-04-30 17:00:00': 27, 
    '2017-04-30 17:30:00': 12}} 

df.index = pd.to_datetime(df.index) 
          A  B  C  D E 
2017-04-30 15:00:00 239.06 239.39 239.04 239.33 28 
2017-04-30 15:30:00 239.01 239.22 238.91 239.03 28 
2017-04-30 16:00:00 239.02 239.28 238.99 239.03 29 
2017-04-30 16:30:00 238.94 239.08 238.84 239.03 28 
2017-04-30 17:00:00 239.01 239.11 238.93 238.94 27 
2017-04-30 17:30:00 238.94 239.08 238.86 239.03 12 

#if your data is stricly half-hourly, you can get the hourly data ending every 30 mins as below: 
df.resample('1H').last() 
          A  B  C  D E 
2017-04-30 15:00:00 239.01 239.22 238.91 239.03 28 
2017-04-30 16:00:00 238.94 239.08 238.84 239.03 28 
2017-04-30 17:00:00 238.94 239.08 238.86 239.03 12 

Answer 3

df = pd.DataFrame([['2017-04-30 11:00:00-04:00', '239.06', '239.39', '239.04', '239.33', '28'], 
        ['2017-04-30 11:30:00-04:00', '239.01', '239.22', '238.91', '239.03', '28'], 
        ['2017-04-30 12:00:00-04:00', '239.02', '239.28', '238.99', '239.03', '29'], 
        ['2017-04-30 12:30:00-04:00', '238.94', '239.08', '238.84', '239.03', '28'], 
        ['2017-04-30 13:00:00-04:00', '239.01', '239.11', '238.93', '238.94', '27'], 
        ['2017-04-30 13:30:00-04:00', '238.94', '239.08', '238.86', '239.03', '12']], 
        columns=['Time', 'O', 'H', 'L', 'C', 'V']) 

df.Time = pd.to_datetime(df.Time) 

df.loc[df.Time.dt.minute==30] # choose minutes equal to 30 
df.loc[df.Time.dt.minute==0] # choose minutes equal to 0 

又は

df.set_index('Time', inplace=True) 

df.resample('1H', base=0).last() # base=0 means start from 0H 
df.resample('1H', base=0.5).last() # base=0.5 means start from 0.5H (30 mins)