индексирование данных временных рядов с использованием панд или numpy

Question

Ниже приведены мои данные за 1 минуту OHLC.

2011-11-01,9:00:00,248.50,248.95,248.20,248.70 
2011-11-01,9:01:00,248.70,249.00,248.65,248.85 
2011-11-01,9:02:00,248.90,249.25,248.70,249.15 
... 
2011-11-01,15:03:00,250.25,250.30,250.05,250.15 
2011-11-01,15:04:00,250.15,250.60,250.10,250.60 
2011-11-01,15:15:00,250.55,250.55,250.55,250.55 
2011-11-02,9:00:00,245.55,246.25,245.40,245.80 
2011-11-02,9:01:00,245.85,246.40,245.75,246.35 
2011-11-02,9:02:00,246.30,246.45,245.75,245.80 
2011-11-02,9:03:00,245.75,245.85,245.30,245.35 
... 

Я загрузил данные и здесь данные:

      2  3  4  5 
0_1                  
2011-11-01 09:00:00 248.50 248.95 248.20 248.70 
2011-11-01 09:01:00 248.70 249.00 248.65 248.85 
2011-11-01 09:02:00 248.90 249.25 248.70 249.15 
2011-11-01 09:03:00 249.20 249.60 249.10 249.60 
2011-11-01 09:04:00 249.55 249.95 249.50 249.60 

Я хотел бы добавить 4 колонки, как следующий, чтобы использовать GroupBy:

      2  3  4  5 year month day time 
0_1                  
2011-11-01 09:00:00 248.50 248.95 248.20 248.70  0  0 0 0 
2011-11-01 09:01:00 248.70 249.00 248.65 248.85  0  0 0 1 
2011-11-01 09:02:00 248.90 249.25 248.70 249.15  0  0 0 2 
2011-11-01 09:03:00 249.20 249.60 249.10 249.60  0  0 0 3 
2011-11-01 09:04:00 249.55 249.95 249.50 249.60  0  0 0 4 
.... 
2011-11-02 09:00:00 248.50 248.95 248.20 248.70  0  0 1 0 
2011-11-02 09:01:00 248.70 249.00 248.65 248.85  0  0 1 1 
2011-11-02 09:02:00 248.90 249.25 248.70 249.15  0  0 1 2 
2011-11-02 09:03:00 249.20 249.60 249.10 249.60  0  0 1 3 
2011-11-02 09:04:00 249.55 249.95 249.50 249.60  0  0 1 4 

Как я могу добавить такой тип столбцов индекса?

Заранее спасибо.

Answer 1

Вы можете сделать это, используя функцию relativedelta из библиотеки dateutil.

from dateutil.relativedelta import relativedelta 
start = df.index[0] 
def func(item): 
    delta = relativedelta(item, start) 
    return (delta.years, delta.months, delta.days) 

>>>> pd.DataFrame(list(df.index.map(func)), 
        index=df.index, columns=['year', 'month', 'day']) 

        year month day 
0_1         
2011-11-01 09:00:00  0  0 0 
2011-11-01 09:01:00  0  0 0 
2011-11-01 09:02:00  0  0 0 
2011-11-01 15:03:00  0  0 0 
2011-11-01 15:04:00  0  0 0 
2011-11-01 15:15:00  0  0 0 
2011-11-02 09:00:00  0  0 1 
2011-11-02 09:01:00  0  0 1 
2011-11-02 09:02:00  0  0 1 
2011-11-02 09:03:00  0  0 1 

После этого вы можете объединить это с вашим DataFrame по индексу.

Я не знаю, что представляет собой столбец time? Минуты?