熊貓數據框組由不均勻的時間戳

我有一個數據幀的市場價格，時間戳是微秒，例如。熊貓數據框組由不均勻的時間戳

Time  Bid 
0 2014-03-03 23:30:30.224323 0.892500 
1 2014-03-03 23:30:30.224390 0.892525 
2 2014-03-03 23:30:30.224408 0.892525 
3 2014-03-03 23:30:30.364299 0.892525 
4 2014-03-03 23:30:31.022652 0.892500 
5 2014-03-03 23:30:31.022702 0.892525 
6 2014-03-03 23:30:31.866949 0.892525 
7 2014-03-03 23:30:33.366843 0.892525 
8 2014-03-03 23:30:33.858239 0.892525 
9 2014-03-03 23:30:34.360997 0.892525 
10 2014-03-03 23:30:35.034307 0.892525 
11 2014-03-03 23:30:36.110848 0.892525 
12 2014-03-03 23:30:36.359973 0.892525 
13 2014-03-03 23:30:38.111191 0.892525 
14 2014-03-03 23:30:41.599924 0.892525 
15 2014-03-03 23:30:41.599972 0.892500

我如何按時間條走微秒，例如，如何將OHLC（開盤價，最高價，最低價，收盤價）平均時隙的結構（1分鐘，5分鐘，1小時等）轉換，並且還計算每個時間段？我試圖添加另一列

e['Time2'] = pd.to_datetime(e.Time, format='%Y/%m/%d %H:%M:%S')

刪除％f，但Time2列看起來與Time列相同。

非常感謝，

如何將它轉換成類似

來源

2014-03-05 bbc

我想我忘記resample函數，但如何通用函數（或lambda）。另外，重採樣方法是有限的，對吧？ – bbc

你需要做的日期時間的索引，使您可以重新取樣：

In [11]: df = df.set_index('Time') 

In [12]: df.resample('5min', how='ohlc') 
Out[12]: 
         Bid 
         open  high  low close 
Time 
2014-03-03 23:30:00 0.8925 0.892525 0.8925 0.8925

注：不幸的是to_datetime沒有按」如果它失敗（至少在默認情況下），則升起，因此檢查列的dtype通常是個好主意是datetime64 ...

來源

2014-03-05 20:35:36

如何應用計數功能？如何= ???）嗯，我想通了，這是np.size – bbc

@bbc如何=「計數」也適用。 –

真棒，想知道有效字符串的列表。 – bbc

熊貓數據框組由不均勻的時間戳

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