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python 數(shù)據(jù)提取及拆分的實(shí)現(xiàn)代碼

系統(tǒng) 1701 0

K線(xiàn)數(shù)據(jù)提取

python 數(shù)據(jù)提取及拆分的實(shí)現(xiàn)代碼_第1張圖片

依據(jù)原有數(shù)據(jù)集格式,按要求生成新表:

1、每分鐘的close數(shù)據(jù)的第一條、最后一條、最大值及最小值,

2、每分鐘vol數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)量(每分鐘vol的最后一條數(shù)據(jù)減第一條數(shù)據(jù))

3、匯總這些信息生成一個(gè)新表

(字段名:[‘time',‘open',‘close',‘high',‘low',‘vol'])

            
import pandas as pd 
import time 
start=time.time()
df=pd.read_csv('data.csv')
df=df.drop('id',axis=1)    #刪除id列 
df1=pd.DataFrame(columns=['time','open','close','high','low','vol'])#新建目標(biāo)數(shù)據(jù)表

for i in df.groupby('time'):   #按時(shí)間分組
  new_df=pd.DataFrame(columns=['time','open','close','high','low','vol']) #新建空表用于臨時(shí)轉(zhuǎn)存要求數(shù)據(jù)
  new_df.time=i[1].time[0:1]  #取每組時(shí)間為新表時(shí)間
  new_df.open=i[1].close[0:1]  #取每組第一個(gè)close數(shù)據(jù)為新表open數(shù)據(jù)
  new_df.close=i[1]['close'].iloc[-1]  #取每組最后一個(gè)close數(shù)據(jù)為新表close數(shù)據(jù)
  new_df.high=i[1]['close'].max()  #取每組close數(shù)據(jù)最大值為新表hige數(shù)據(jù)
  new_df.low=i[1]['close'].min()  #取每組close數(shù)據(jù)最小值為新表low數(shù)據(jù)
  new_df.vol=i[1]['vol'].iloc[-1] - i[1]['vol'].iloc[0] #用每組vol數(shù)據(jù)最大值減去最小值為新表vol數(shù)據(jù)
  df1=pd.concat([new_df,df1],axis=0)  #縱向合并數(shù)據(jù)到目標(biāo)數(shù)據(jù)表
  
df2=df1.sort_values('time')  #按time列值進(jìn)行排序
df2.reset_index(inplace=True, drop=True)  #重置行索引
print(df2)  #打印目標(biāo)數(shù)據(jù)表
stop=time.time()  #查看耗時(shí)
print('共計(jì)耗時(shí):{}秒'.format(stop-start))
          

python 數(shù)據(jù)提取及拆分的實(shí)現(xiàn)代碼_第2張圖片

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