如何在 Python 中使用 group by 从 1 分钟蜡烛中获取 15 分钟蜡烛数据

在金融领域中，经常需要对时间序列数据进行一些聚合操作。比如，将 1 分钟的蜡烛数据聚合成 15 分钟的蜡烛数据。本文将介绍如何使用 Python 的 pandas 库中的 groupby() 函数实现这个功能。

引言

首先，我们需要了解蜡烛图（Candlestick Chart）的横纵坐标含义：

• 时间轴：横坐标表示时间，通常以日期或时间单位表示；
• 价格轴：纵坐标表示价格。

在金融领域中，蜡烛图是一种常用的价格图表。它可以显示出一段时间内的开盘价、最高价、最低价、收盘价等信息。这些信息可以以多种方式进行聚合操作，比如按照分钟、小时、日等时间段进行聚合。

步骤

下面是使用 Python 的 pandas 库中的 groupby() 函数从 1 分钟蜡烛中获取 15 分钟蜡烛数据的步骤：

1. 导入必要的库

import pandas as pd
import numpy as np

2. 读取数据

假设我们已经有了一个包含 1 分钟蜡烛数据的 DataFrame，可以使用以下代码读取：

df = pd.read_csv('candlestick_data.csv')

3. 转换时间序列

将 DataFrame 中的时间序列转换为 pandas 中的 DateTimeIndex 对象：

df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])
df = df.set_index('timestamp')

4. 按照时间进行分组

使用 groupby() 函数按照 15 分钟为一组进行分组：

grouped = df.groupby(pd.Grouper(freq='15Min'))

5. 应用聚合函数

对每一组数据应用聚合函数，根据需求选择相应的聚合函数。比如，我们可以选择计算每组数据的开盘价、最高价、最低价和收盘价的平均值：

resampled = grouped.agg({'open': np.mean, 'high': np.mean, 'low': np.mean, 'close':np.mean})

6. 输出结果

最后，我们可以将结果保存到 CSV 文件中：

resampled.to_csv('15Min_candlestick_data.csv')

总结

本文介绍了如何使用 Python 的 pandas 库中的 groupby() 函数从 1 分钟蜡烛中获取 15 分钟蜡烛数据。以上步骤可以灵活应用到其他时间段的聚合操作中。