股票价格柱 - 如果柱在某个 X 时间范围内不存在，则在柱的数据框中获取下一个最接近的价格

Question

    open      high    low   close   volume  date      time  
0   0.9738    0.9742    0.9738  0.9740  48  2009-09-27  1900-01-01 18:00:00  
1   0.9738    0.9739    0.9737  0.9737  11  2009-09-27  1900-01-01 18:01:00  
2   0.9733    0.9734    0.9733  0.9734  6   2009-09-27  1900-01-01 18:02:00  
3   0.9734    0.9734    0.9734  0.9734  1   2009-09-27  1900-01-01 18:03:00  
4   0.9735    0.9735    0.9735  0.9735  1   2009-09-27  1900-01-01 18:04:00  

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我有一个像上面这样的大型数据框（股票价格的 1 分钟盘中柱形图）。

问题： 如果上午 8:00:00 的 1 分钟柱没有价格，我如何获得下一个价格柱？我希望能够获得时间 = 上午 8:00:00 的每一天的开盘价，或者之后的下一个最接近的价格。

下面的函数从一些连续的柱线部分（连续从设定的开盘时间到设定的收盘时间）获取开盘价、累积最高价、累积最低价和收盘价。

def getOpenHighLowClose(x=None, openTime=None, closeTime=None):
    x.loc[(x['time']==openTime), 'openPriceOfDay'] = x['open']  
    x.loc[(x['time']==closeTime), 'closePriceOfDay'] = x['close']  

    x['openPriceOfDay']=x['openPriceOfDay'].fillna(0)  
    x['closePriceOfDay']=x['closePriceOfDay'].fillna(0)  

    x['OpenCashMkt']=x['openPriceOfDay'].max()  
    x['CloseCashMkt']=x['closePriceOfDay'].max()  

    x.loc[(x['time']>=openTime) & (x['time']<=closeTime), 'cumHigh'] =   x['high'].cummax()
    x.loc[(x['time']>=openTime) & (x['time']<=closeTime), 'cumLow'] = x['low'].cummin()

我以这种方式编写代码，以便我可以为任何时间框架构建自己的 [open high low close] 并使用 .shift(x) 使用 groupby 'date' 创建一个返回序列。

我是新手，请告诉我是否可以进一步澄清。

谢谢！

Answer 1

您可以按日期分组并取第一个开盘价（假设数据已经按时间排序）。

df.groupby('date')['open'].first()

也可以将索引设置为时间戳：

df.set_index(pd.to_datetime(df['date'] + ' ' + df['time']), inplace=True)

这将允许您轻松访问数据：

def ohlc(start, end):
    ticks = df.loc[start:end]
    open = ticks['open'].dropna()[0]
    high = ticks['high'].max()
    low = ticks['low'].min()
    close = ticks['close'].dropna()[-1]
    vol = ticks['volume'].sum()
    return pd.Series({'start': start, 'end': end, 'open': open, 'high': high, 'low': low, 'close': close, 'volume': vol})

另外，请参阅Converting OHLC stock data into a different timeframe with python and pandas