时间序列中 pandas .agg 的奇怪行为答案

【问题标题】：Strange behavior from pandas .agg in a time-series时间序列中 pandas .agg 的奇怪行为
【发布时间】：2022-01-13 05:50:36
【问题描述】：

我正在使用来自 yfinance 的财务数据。

import yfinance as yf
df = yf.download("AAPL", interval="5m", period="60D")

数据框如下所示：

                                 Open        High
Datetime                                         
2021-09-14 09:30:00-04:00  150.929993  151.054993
2021-09-14 09:35:00-04:00  150.279999  150.820007
2021-09-14 09:40:00-04:00  150.360001  150.619995
2021-09-14 09:45:00-04:00  150.327698  150.619995
2021-09-14 09:50:00-04:00  150.100006  150.190002
2021-12-07 15:35:00-05:00  170.274994  170.279999
2021-12-07 15:40:00-05:00  170.038101  170.250000
2021-12-07 15:45:00-05:00  170.229996  170.300003
2021-12-07 15:50:00-05:00  170.279999  170.750000
2021-12-07 15:55:00-05:00  170.699997  171.270004

我想在聚合中运行自定义 lambda 函数以及其他函数。

df.groupby(df.index.normalize()).agg({"High": (lambda x: len(x))})

只是这个实验返回零作为长度。这不是常规数据帧的情况。

【问题讨论】：

标签： pandas time-series pandas-groupby

【解决方案1】：

经过测试，对我来说工作正常：

import yfinance as yf
df = yf.download("AAPL", interval="5m", period="60D").iloc[[11,2000,2001,2002,203,204,205, 206]]
print (df)

df = df.groupby(df.index.normalize()).agg({"High": (lambda x: len(x))})
print (df)
                           High
Datetime                       
2021-09-14 00:00:00-04:00   1.0
2021-09-16 00:00:00-04:00   4.0
2021-10-19 00:00:00-04:00   3.0

【讨论】：

从 1.3.1 更新到 1.3.4 也为我修复了它。