【问题标题】：pandas get closing day price from time series data熊猫从时间序列数据中获取收盘价
【发布时间】：2016-12-26 20:30:48
【问题描述】：
我在熊猫数据框中有一些时间序列数据：
prices.head()
Time A B C D
0 2012-01-02 08:00:30 NaN 47.1650 31.51 58.16
1 2012-01-02 08:01:00 NaN 47.2400 31.48 58.19
2 2012-01-02 08:01:30 NaN 47.2750 31.46 58.21
3 2012-01-02 08:02:00 NaN 47.3250 31.40 58.17
4 2012-01-02 08:02:30 NaN 47.3325 31.42 58.07
我想创建 4 个新列，其中包含每天的收盘价。我该怎么做？
与第 1 天关联的样本应具有第 1 天的收盘价，依此类推...
【问题讨论】：
标签：
pandas
time
stockquotes
【解决方案1】：
你可以groupby约会，然后参加每个小组的最后一个，然后加入。
df['date'] = df.Time.dt.date
print df.join(df.groupby('date')[['A','B','C','D']].last(), rsuffix='_close', on='date')
Time A B C D date A_close \
0 2012-01-02 08:00:30 NaN 47.1650 31.51 58.16 2012-01-02 NaN
1 2012-01-02 08:01:00 NaN 47.2400 31.48 58.19 2012-01-02 NaN
2 2012-01-02 08:01:30 NaN 47.2750 31.46 58.21 2012-01-02 NaN
3 2012-01-02 08:02:00 NaN 47.3250 31.40 58.17 2012-01-02 NaN
4 2012-01-02 08:02:30 NaN 47.3325 31.42 58.07 2012-01-02 NaN
B_close C_close D_close
0 47.3325 31.42 58.07
1 47.3325 31.42 58.07
2 47.3325 31.42 58.07
3 47.3325 31.42 58.07
4 47.3325 31.42 58.07