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K线数据提取
依据原有数据集格式,按要求生成新表:
1、每分钟的close数据的第一条、最后一条、最大值及最小值,
2、每分钟vol数据的增长量(每分钟vol的最后一条数据减第一条数据)
3、汇总这些信息生成一个新表
(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) #删除id列 df1=pd.DataFrame(columns=['time','open','close','high','low','vol'])#新建目标数据表 for i in df.groupby('time'): #按时间分组 new_df=pd.DataFrame(columns=['time','open','close','high','low','vol']) #新建空表用于临时转存要求数据 new_df.time=i[1].time[0:1] #取每组时间为新表时间 new_df.open=i[1].close[0:1] #取每组第一个close数据为新表open数据 new_df.close=i[1]['close'].iloc[-1] #取每组最后一个close数据为新表close数据 new_df.high=i[1]['close'].max() #取每组close数据最大值为新表hige数据 new_df.low=i[1]['close'].min() #取每组close数据最小值为新表low数据 new_df.vol=i[1]['vol'].iloc[-1] - i[1]['vol'].iloc[0] #用每组vol数据最大值减去最小值为新表vol数据 df1=pd.concat([new_df,df1],axis=0) #纵向合并数据到目标数据表 df2=df1.sort_values('time') #按time列值进行排序 df2.reset_index(inplace=True, drop=True) #重置行索引 print(df2) #打印目标数据表 stop=time.time() #查看耗时 print('共计耗时:{}秒'.format(stop-start))
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
2024年10月01日
2024年10月01日
- 孙悦.1996-伙伴【正大国际】【WAV+CUE】
- 纪钧瀚《钢琴阅读时光 雨中书店聆听轻音乐》[FLAC/分轨][399.62MB]
- 证声音乐图书馆《走向自然 疗心爵士乐》[320K/MP3][87.4MB]
- 证声音乐图书馆《走向自然 疗心爵士乐》[FLAC/分轨][184.94MB]
- 陈慧娴.2018-Priscilla-Ism演唱会3CD(2024环球红馆40复刻系列)【环球】【WAV+CUE】
- 郑秀文.1999-我应该得到(国)【华纳】【WAV+CUE】
- 陈家慧.2011-钢琴酒吧2CD【龙吟唱片】【WAV+CUE】
- 证声音乐图书馆《雨季 蓝调吉他 Rainy Blues》[320K/MP3][45.01MB]
- 证声音乐图书馆《雨季 蓝调吉他 Rainy Blues》[FLAC/分轨][109.13MB]
- 赞多《序章》[320K/MP3][45.54MB]
- 许巍.2004-每一刻都是崭新的【步升大风】【WAV+CUE】
- 群星.2024-四方馆影视原声带【韶愔音乐】【FLAC分轨】
- 陈雷.1997-安锁咧【金圆唱片】【WAV+CUE】
- 关淑怡.2013-MY.FAVORITE.SK.3CD【环球】【WAV+CUE】
- Sweety.2006-花言乔语【丰华】【WAV+CUE】