将 1 分钟数据重新采样到 15 分钟，给出范围索引或索引的关键错误答案

【问题标题】：Resampling 1 min data to 15 min giving key errors of Range Index or Index将 1 分钟数据重新采样到 15 分钟，给出范围索引或索引的关键错误
【发布时间】：2021-10-25 08:32:27
【问题描述】：

我想将 1 分钟数据转换为 15 分钟。数据格式为日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量。

我收到此错误：“TypeError：仅对 DatetimeIndex、TimedeltaIndex 或 PeriodIndex 有效，但得到了一个 'RangeIndex' 实例” 然后我在 Stackoverflow 上搜索并使用此功能添加索引。 data.set_index(data['Date'], inplace=True) 但是现在我收到了这个错误：“TypeError：仅对 DatetimeIndex、TimedeltaIndex 或 PeriodIndex 有效，但得到了一个 'Index' 的实例”

这是代码：

import datetime as dt
import pandas as pd

data = pd.read_csv('Tatasteel')
data.set_index(data['Date'], inplace=True)
date = pd.to_datetime(data['Date'])


data['Open'] = data.resample('15Min')['Open'].first()
data['High'] = data.resample('15Min')['High'].max()
data['Low'] = data.resample('15Min')['Low'].min()
data['Close'] = data.resample('15Min')['Close'].last()
data['Volume'] = data.resample('15Min')['Volume'].sum()

print(data.head())

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

通过index_col 和parse_dates 参数创建DatetimeIndex，然后分配给相同的列，通过聚合函数创建新的DataFrame：

data = pd.read_csv('Tatasteel', index_col='Date', parse_dates=['Date'])

df = data.resample('15Min').agg({'Open': 'first',
                                 'High': 'max',
                                 'Low': 'min',
                                 'Close': 'last',
                                 'Volume': 'sum'})

【讨论】：