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我有一个这样的数据框：

          Symbol                Time   Open   High    Low  Close  Volume    LOD    10MA     20MA  Sessions
    0       AEHR 2021-08-20 09:31:00   5.52   5.52   5.52   5.52    3383   5.52     NaN      NaN         1
    1       AEHR 2021-08-20 09:32:00   5.57   5.57   5.57   5.57    1012   5.52     NaN      NaN         1
    2       AEHR 2021-08-20 09:35:00   5.56   5.56   5.56   5.56    4119   5.52     NaN      NaN         1
    60864     ZI 2021-09-10 15:58:00  63.07  63.12  63.07  63.10   16650  62.84  63.105  63.1420       165
    60865     ZI 2021-09-10 15:59:00  63.09  63.12  63.06  63.11   25775  62.84  63.108  63.1270       165
    60866     ZI 2021-09-10 16:00:00  63.11  63.17  63.11  63.17   28578  62.84  63.115  63.1200       165

我已经添加了一个名为Sessions. 我想为每个独特的电流1Min重新60Min采样Sessions

不在乎发生了什么Volume LOD 10MA 20MA，将丢弃那些。此外，这是样本集，最终数据集将有 3.5 亿行，因此效率值得关注。

df = df.groupby("Sessions").resample('60Min', label='right', on='Time')

退货

AttributeError: 'DatetimeIndexResamplerGroupby' object has no attribute 'grouper'

我的理解是 .resample() 返回这个：

  • Time例如10:00:00将包括来自9:30:00 - 10:00:00（因为市场仅在 9:30 开放，所有其他时间将是整小时）的数据。11:00:00将包括来自10:01:00 - 11:00:00等的数据
  • Open应该是每个系列的第一个值Sessions
  • High应该是max()每个的值Sessions
  • Low 应该是min()每个的值Sessions
  • Close应该是每个系列的最后一个值Sessions
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