0

我有一个带有 DateTime 索引的 Pandas 数据框。它具有以 1 分钟间隔采样的一些股票的收盘价。我想重新采样这个数据帧并以 5 分钟的间隔获取它，就好像它是以这种方式收集的一样。例如：

                         SPY     AAPL
DateTime        
2014-01-02 09:30:00     183.91  555.890
2014-01-02 09:31:00     183.89  556.060
2014-01-02 09:32:00     183.90  556.180
2014-01-02 09:33:00     184.00  556.550
2014-01-02 09:34:00     183.98  556.325
2014-01-02 09:35:00     183.89  554.620
2014-01-02 09:36:00     183.83  554.210

我需要得到类似的东西

                         SPY     AAPL
DateTime        
2014-01-02 09:30:00     183.91  555.890
2014-01-02 09:35:00     183.89  554.620

自然的方法是使用 Pandasresample()或asfreq()使用 Pandas。他们确实生产了我需要的东西，但是也有一些不受欢迎的输出。我的样本从给定工作日的下午 4 点到次日上午 9:30 没有观察到，因为在这些时间段内交易暂停。这些提到的方法最终会在实际上没有数据可重采样的这些时期内用 NaN 完成数据帧。我可以使用任何选项来避免这种行为吗？从下午 4:05 到第二天早上 9:25，我得到了很多 NaN，仅此而已！

我快速而肮脏的解决方案如下：

Prices_5min = Prices[np.remainder(Prices.index.minute, 5) == 0]

尽管我相信这是一个快速而优雅的解决方案，但我会假设它resample()有一些选项可以执行此任务。有任何想法吗？非常感谢！

编辑：在关于不需要的输出的评论之后，我添加了以下代码来展示问题：

New_Prices = Prices.asfreq('5min')
New_Prices.loc['2014-01-02 15:50:00':'2014-01-03 9:05:00']
Out:
                         SPY    AAPL
DateTime        
2014-01-02 15:50:00     183.12  552.83
2014-01-02 15:55:00     183.08  552.89
2014-01-02 16:00:00     182.92  553.18
2014-01-02 16:05:00     NaN     NaN
2014-01-02 16:10:00     NaN     NaN
...     ...     ...
2014-01-03 08:45:00     NaN     NaN
2014-01-03 08:50:00     NaN     NaN
2014-01-03 08:55:00     NaN     NaN
2014-01-03 09:00:00     NaN     NaN
2014-01-03 09:05:00     NaN     NaN

所有这些 NaN 都应该是最终结果的一部分。他们在那里只是因为没有交易时间。我想避免这种情况。

4

3 回答 3

0

概述：创建一个区间索引来描述交易时间（工作日的 0930 到 1400）。然后找到交易窗口中的时间戳（来自重新采样）。

import pandas as pd

bdate_range = pd.bdate_range(start='2014-01-02', periods=5)
bdate_range

trading_windows = [
    (d + pd.Timedelta('9.5h'), d + pd.Timedelta('16h'))
    for d in bdate_range
]
trading_windows

trading_windows = pd.IntervalIndex.from_tuples(trading_windows)

for t in trading_windows: print(t)

(2014-01-02 09:30:00, 2014-01-02 16:00:00]
(2014-01-03 09:30:00, 2014-01-03 16:00:00]
(2014-01-06 09:30:00, 2014-01-06 16:00:00]
(2014-01-07 09:30:00, 2014-01-07 16:00:00]
(2014-01-08 09:30:00, 2014-01-08 16:00:00]

...并从您的示例中创建了一个 5 分钟间隔列表（一些在交易时间，其他时间戳在交易停止时）

stamps = [
    '2014-01-02 15:50:00',
    '2014-01-02 15:55:00',
    '2014-01-02 16:00:00',
    '2014-01-02 16:05:00',
    '2014-01-02 16:10:00',
]
stamps = pd.to_datetime(stamps)

然后，我使用.contains()间隔索引的方法来确定时间戳（来自重新采样）是否在交易窗口内：

mask = [trading_windows.contains(stamp).any() for stamp in stamps]
stamps[mask]


[3]:
DatetimeIndex(['2014-01-02 15:50:00', '2014-01-02 15:55:00',
               '2014-01-02 16:00:00'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)

这会保留交易窗口期间的所有时间戳（无论是否有实际交易）。您可以在“trading_windows”的创建中包含假期。

于 2020-07-27T17:09:20.707 回答
0

您可以简单地丢弃包含 NaN 值的行dropna()。

使用您的输入数据稍作修改的版本进行演示：

                        SPY     AAPL
DateTime                            
2014-01-02 09:30:00  183.91  555.890
2014-01-02 09:31:00  183.89  556.060
2014-01-02 09:32:00  183.90  556.180
2014-01-02 09:33:00  184.00  556.550
2014-01-02 09:34:00  183.98  556.325
2014-01-02 09:45:00  183.89  554.620
2014-01-02 09:46:00  183.83  554.210

直接重采样给出具有 NaN 值的行：

df.asfreq('5min')

                        SPY    AAPL
DateTime                           
2014-01-02 09:30:00  183.91  555.89
2014-01-02 09:35:00     NaN     NaN
2014-01-02 09:40:00     NaN     NaN
2014-01-02 09:45:00  183.89  554.62

可以使用dropna()：

df.asfreq('5min').dropna()

                        SPY    AAPL
DateTime                           
2014-01-02 09:30:00  183.91  555.89
2014-01-02 09:45:00  183.89  554.62
于 2020-07-27T17:07:02.910 回答
0

可能在 5 分钟频率处重新采样以及“最后一个”统计数据必须在您的情况下工作 U 可以将标签指定为正确的，并在重新采样中包括右端

最后，您可以在中应用填充以避免时间泄漏

于 2021-12-31T21:22:34.657 回答