获取每个数据是星期几, 然后星期一到星期五的数据合并下。写个循环处理下不就可以了。
使用pandas将股票/期货中的日K线合成周K线,如果周五遇上国家节假日变成非交易日,如何将日期正确展示?
世上无难事
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发布于 2019-09-09
问题描述:
有某个股票的多个日K线数据,数据格式为dataframe,通过groupby进行合成周K线,且以周五作为开始展示点.
假设今天的日期是2019-09-17,在下方代码print(_df.tail())输出的的2019-09-13,请问需要如何做才能生成2019-09-12?
模拟数据:
import pandas as pd
import numpy as np
# A股交易日数组
dates = [
'2019-08-23', '2019-08-26', '2019-08-27', '2019-08-28', '2019-08-29', '2019-08-30',
'2019-09-02', '2019-09-03', '2019-09-04', '2019-09-05', '2019-09-06', '2019-09-09',
'2019-09-10', '2019-09-11', '2019-09-12', '2019-09-16', '2019-09-17'
]
data = np.random.randint(low=1, high=5, size=[len(dates), 4]).tolist()
df = pd.DataFrame(data, pd.to_datetime(dates), ['open', 'high', 'low', 'close'])
# 合成K线
_df = df.groupby(pd.Grouper(freq='W-FRI')).agg(dict(open='first', high='max', low='min', close='last'))
print(_df.tail())
期待结果:
2019-08-23 2 2 4 1
2019-08-30 4 4 1 1
2019-09-06 4 3 2 4
2019-09-12 2 4 1 1
2019-09-17 4 4 2 2
实际输出:
2019-08-23 2 2 4 1
2019-08-30 4 4 1 1
2019-09-06 4 3 2 4
2019-09-13 2 4 1 1
2019-09-20 4 4 2 2
*********************
自己想到了一种方法,感觉应该可以解决这个问题.
import pandas as pd
import numpy as np
dates = [
'2019-08-23', '2019-08-26', '2019-08-27', '2019-08-28', '2019-08-29','2019-08-30',
'2019-09-02', '2019-09-03', '2019-09-04', '2019-09-05', '2019-09-06', '2019-09-09',
'2019-09-10', '2019-09-11', '2019-09-12', '2019-09-16', '2019-09-17'
]
data = np.random.randint(low=1, high=5, size=[len(dates), 4]).tolist()
df = pd.DataFrame(data, pd.to_datetime(dates), ['open', 'high', 'low', 'close'])
df['date'] = dates
print(df.tail(10))
# 这里是合成代码
_df = df.groupby(pd.Grouper(freq='W-FRI')).agg(dict(open='first', high='max', low='min', close='last', date='last'))
_df.set_index('date', inplace=True)
print(_df.tail())
实际输出:
2019-08-23 2 1 4 4
2019-08-30 3 4 1 4
2019-09-06 3 4 1 3
2019-09-12 2 4 1 4
2019-09-17 3 4 1 1
*****************
pandas有个calender模块,可以自定义节假日,只要从上交所之类的网站或者wind把交易日日历爬出来就可以了。
参考
https://pandas.pydata.org/pan...
获取每个数据是星期几, 然后星期一到星期五的数据合并下。写个循环处理下不就可以了。
目前是使用pandas做处理,用for循环不够优雅
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