利用30分钟数据获取前一周熊猫数据的高点和低点

Question

我有几天时间，指数是基于周一至周五30分钟的数据。可能会有一些日期的遗漏(可能是因为假期)。但我想在过去的一周里，从高栏到低栏，找到最高值和最低值。就像我今天在计算，所以前一周的高低都被标记为黄色的附加图像。

尝试使用滚动，重采样，但有些如何不工作。有人能帮上忙吗

在这里输入图像描述

Answer 1

您确实应该将示例数据添加到您的问题中(我指的是一段代码/文本，这些代码/文本可以很容易地用于创建数据，以说明建议的解决方案是如何工作的)。

这里有个建议。使用df，您的数据With和带有日期时间(而不是字符串)的列datatime：

df["week"] = (
    df["datetime"].dt.isocalendar().year.astype(str)
    + df["datetime"].dt.isocalendar().week.astype(str)
)
mask = df["high"] == df.groupby("week")["high"].transform("max")
df = df.merge(
    df[mask].rename(columns={"low": "high_low"})
            .groupby("week").agg({"high_low": "min"}).shift(),
    on="week", how="left"
).drop(columns="week")

• 将week列添加到df (年份+周)，以便按周分组。
• 通过high提取具有每周最大mask s的行(可能有一个以上的行，为期一周)。
• 构建一个对应的数据框架，其中包含对应于每周最大lows (列名为high_low)的每周最小值，并将其一次用于获取前一周的值，并将其.merge为df。

如果列datetime不包含日期时间：

df["datetime"] = pd.to_datetime(df["datetime"])

Answer 2

如果我的理解是正确的，解决办法应该是

1. 从日期开始获取周号。
2. 按周数分组，取最大值和最小号。
3. 群按周获取最大日期以获得最大/最后一周的日期
4. 现在，根据日期键将所有数据合并为一个
5. 步骤完成后，您可以根据需要执行任何格式设置。