將貿易數據重新抽樣爲olhc格式

因此，我有很多原始貿易數據，我想要解決這個問題，因此我想將其更改爲olhc格式，以便更輕鬆地進行分析。所以，在迅速研究這個我又找到在python大熊貓，更具體地說，這個命令將貿易數據重新抽樣爲olhc格式

df.resample('60s', how={'price': 'ohlc'})

所以，我有我的CSV文件中的所有數據，所以什麼IM正在運行的是

df=pd.read_csv("xao.csv") 
df.resample('60s', how={'price': 'ohlc'})

，如果即時消息糾正這是正確的格式和命令，我的問題是我相信的時間格式，我不知道如何去改變時間格式在CSV中。

我的CSV是按以下格式

unixtimecode，價格，成交量

所以採樣線是

1419031147 453.3 0.050

究竟什麼是一個簡單的方法去了解從一個轉換時間unix時間戳爲resample代碼的可用時間格式？

所以，感謝尼廷我現在有什麼，我認爲是正確的格式我的時間，運行print df.tail()產量

     Date price volume 
824184 2014-12-19 23:19:07 434.9  0.050 
824185 2014-12-19 23:19:48 434.7  0.011 
824186 2014-12-19 23:19:48 434.9  0.039 
824187 2014-12-19 23:20:29 434.9  0.050 
824188 2014-12-19 23:21:09 434.9  0.050

我相信這是正確的，但運行df.resample('60s', how={'price': 'ohlc'})仍然不起作用，它給人的錯誤TypeError: Only valid with DatetimeIndex, TimedeltaIndex or PeriodIndex，這是爲什麼？

edit2，設法讓它工作。

對於任何人誰通過谷歌/將來認爲這我繼承人的代碼，我用

import pandas as pd 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
df=pd.read_csv("xao.csv") 
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']*int(1e9)) 
df.Date=pd.to_datetime(df.Date, unit = 's') 
df = df.set_index('Date').astype('float64') 
df['price'].resample('60s',how='ohlc')

來源

2014-12-23 Bigandrewgold

所以這個問題不是關於重新取樣，而是對正確分析數據文件。您應該編輯標題和問題以反映這一點。 –

勇利用大熊貓to_datetime轉換unixtimestamp。您可以在時間碼從CSV作爲一個整數讀取，然後應用pd.to_datetime

import pandas as pd 
df = pd.DataFrame({'timecode' : [1419031147], 'price' : [453.3], 'volume' : [0.050]}) 
pd.to_datetime(df.timecode, unit = 's')

這將產生，

0 2014-12-19 23:19:07 
Name: timecode, dtype: datetime64[ns]

來源

2014-12-23 06:46:31 nitin

所以，謝謝你。我得到的時間轉換爲這種格式2014-12-19 23:19:07 453.3 0.050但我似乎無法讓resample代碼工作。它仍然錯誤「TypeError：只對DatetimeIndex，TimedeltaIndex或PeriodIndex有效」，任何想法爲什麼？ – Bigandrewgold

你有沒有試過沒有'如何' – nitin

將貿易數據重新抽樣爲olhc格式

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