2012-04-14 3 views
2

У меня есть набор данных, который выглядит ниже, который я могу передать в файл python из файла. Я хотел бы использовать pandas для создания диаграммы HLOC для каждой минуты, начиная с нулевого времени, равным 9:46, используя метод asof .... Я также хотел бы знать, как передавать данные в кадр данных pandas в виде обновлений , Это возможно?Как создать таблицу с низким низким открытием с помощью pandas

2012-03-15 09:45:00 139.8000 
2012-03-15 09:45:11 139.7900 
2012-03-15 09:45:22 139.7850 
2012-03-15 09:45:33 139.8100 
2012-03-15 09:45:44 139.8000 
2012-03-15 09:45:55 139.8000 
2012-03-15 09:46:06 139.8100 
2012-03-15 09:46:16 139.8500 
2012-03-15 09:46:27 139.8400 
2012-03-15 09:46:38 139.8300 
2012-03-15 09:46:49 139.8000 
2012-03-15 09:46:59 139.8200 
2012-03-15 09:47:10 139.8200 
2012-03-15 09:47:21 139.8500 
2012-03-15 09:47:32 139.8600 
2012-03-15 09:47:42 139.8680 
2012-03-15 09:47:53 139.8600 
2012-03-15 09:48:04 139.8620 
2012-03-15 09:48:15 139.8500 
2012-03-15 09:48:25 139.8600 
2012-03-15 09:48:36 139.8400 
2012-03-15 09:48:47 139.8197 
2012-03-15 09:48:58 139.8200 
2012-03-15 09:49:08 139.8000 
2012-03-15 09:49:19 139.8300 
2012-03-15 09:49:30 139.8199 
2012-03-15 09:49:41 139.8300 
2012-03-15 09:49:52 139.8600 
2012-03-15 09:50:02 139.8600 
2012-03-15 09:50:13 139.8800 
2012-03-15 09:50:24 139.9000 
2012-03-15 09:50:35 139.9200 
2012-03-15 09:50:45 139.9300 
2012-03-15 09:50:56 139.9300 
2012-03-15 09:51:07 139.9290 
2012-03-15 09:51:18 139.9100 
2012-03-15 09:51:28 139.9200 
2012-03-15 09:51:39 139.9200 
2012-03-15 09:51:50 139.9370 
2012-03-15 09:52:01 139.9386 
2012-03-15 09:52:11 139.9400 
2012-03-15 09:52:22 139.9590 
2012-03-15 09:52:33 139.9650 
2012-03-15 09:52:44 139.9600 
2012-03-15 09:52:54 139.9800 
2012-03-15 09:53:05 139.9900 
2012-03-15 09:53:16 139.9800 
2012-03-15 09:53:27 139.9800 
2012-03-15 09:53:37 139.9700 
2012-03-15 09:53:48 139.9900 
2012-03-15 09:53:59 139.9884 
2012-03-15 09:54:10 139.9900 
2012-03-15 09:54:20 139.9900 
2012-03-15 09:54:31 140.0100 
2012-03-15 09:54:42 140.0000 
2012-03-15 09:54:53 139.9850 
2012-03-15 09:55:03 139.9900 
2012-03-15 09:55:14 140.0000 
2012-03-15 09:55:25 140.0090 
2012-03-15 09:55:36 140.0000 
2012-03-15 09:55:47 139.9890 
2012-03-15 09:55:57 139.9900 
2012-03-15 09:56:08 139.9900 
2012-03-15 09:56:19 140.0000 
2012-03-15 09:56:30 140.0400 
2012-03-15 09:56:40 140.0200 
2012-03-15 09:56:51 140.0200 
2012-03-15 09:57:02 140.0300 
2012-03-15 09:57:13 140.0400 
2012-03-15 09:57:23 140.0390 
2012-03-15 09:57:34 140.0300 
2012-03-15 09:57:45 140.0200 
2012-03-15 09:57:56 140.0200 
2012-03-15 09:58:06 140.0400 
2012-03-15 09:58:17 140.0300 
2012-03-15 09:58:28 140.0400 
2012-03-15 09:58:39 140.0300 
2012-03-15 09:58:49 140.0300 
2012-03-15 09:59:00 140.0500 
2012-03-15 09:59:11 140.0400 
2012-03-15 09:59:22 140.0200 
2012-03-15 09:59:32 140.0300 
2012-03-15 09:59:43 140.0300 
2012-03-15 09:59:54 140.0200 
2012-03-15 10:00:05 140.0100 
2012-03-15 10:00:15 140.0100 
2012-03-15 10:00:26 140.0700 
2012-03-15 10:00:37 140.0900 
2012-03-15 10:00:48 140.0899 
2012-03-15 10:00:58 140.0700 
2012-03-15 10:01:09 140.0800 
2012-03-15 10:01:20 140.0300 
2012-03-15 10:01:31 140.0200 
2012-03-15 10:01:41 140.0100 
2012-03-15 10:01:52 139.9800 
2012-03-15 10:02:03 139.9300 
2012-03-15 10:02:14 139.9900 
2012-03-15 10:02:25 140.0200 
2012-03-15 10:02:35 140.0000 
2012-03-15 10:02:46 139.9700 
2012-03-15 10:02:57 139.9300 
2012-03-15 10:03:08 139.9300 
2012-03-15 10:03:18 139.9200 
2012-03-15 10:03:29 139.9700 
2012-03-15 10:03:40 139.9700 
2012-03-15 10:03:51 139.9600 
2012-03-15 10:04:01 139.9700 
2012-03-15 10:04:12 139.9200 
2012-03-15 10:04:23 139.9100 
2012-03-15 10:04:34 139.9200 
2012-03-15 10:04:44 139.9100 
2012-03-15 10:04:55 139.9100 
2012-03-15 10:05:06 139.8900 
2012-03-15 10:05:17 139.9000 
2012-03-15 10:05:27 139.9900 
2012-03-15 10:05:38 139.9700 
2012-03-15 10:05:49 139.9521 
2012-03-15 10:06:00 139.9700 
2012-03-15 10:06:10 139.9800 
2012-03-15 10:06:21 140.0200 
2012-03-15 10:06:32 140.0400 
2012-03-15 10:06:43 140.0400 
2012-03-15 10:06:53 140.0300 
2012-03-15 10:07:04 140.0400 
2012-03-15 10:07:15 139.9893 
2012-03-15 10:07:26 140.0100 
2012-03-15 10:07:36 140.0100 
2012-03-15 10:07:47 140.0010 
2012-03-15 10:07:58 139.9900 
2012-03-15 10:08:09 140.0100 
2012-03-15 10:08:19 139.9800 
2012-03-15 10:08:30 139.9899 
2012-03-15 10:08:41 140.0000 
2012-03-15 10:08:52 140.0000 
2012-03-15 10:09:03 139.9710 
2012-03-15 10:09:13 139.9710 
2012-03-15 10:09:24 139.9700 
2012-03-15 10:09:35 139.9700 
2012-03-15 10:09:46 139.9700 
2012-03-15 10:09:56 139.9614 
2012-03-15 10:10:07 139.9700 
2012-03-15 10:10:18 139.9400 
2012-03-15 10:10:29 139.9100 
2012-03-15 10:10:39 139.9300 
2012-03-15 10:10:50 139.9400 
2012-03-15 10:11:01 139.9800 
2012-03-15 10:11:12 140.0000 
2012-03-15 10:11:22 139.9700 
2012-03-15 10:11:33 139.9400 
2012-03-15 10:11:44 139.8900 
2012-03-15 10:11:55 139.8800 
2012-03-15 10:12:05 139.9000 
2012-03-15 10:12:16 139.9100 
2012-03-15 10:12:27 139.9100 
2012-03-15 10:12:38 139.9000 
2012-03-15 10:12:48 139.9300 
2012-03-15 10:12:59 139.9200 
2012-03-15 10:13:10 139.9300 
2012-03-15 10:13:21 139.9500 
2012-03-15 10:13:31 139.9500 
2012-03-15 10:13:42 139.9700 
2012-03-15 10:13:53 139.9600 
2012-03-15 10:14:04 139.9700 
2012-03-15 10:14:14 139.9400 
2012-03-15 10:14:25 140.0300 

ответ

4

В предстоящем панд 0.8.0 релиз (доступный ток в мастер мерзавца, пожалуйста, сообщать о любых ошибках), вы можете сделать:

In [52]: ts.resample('T', how='ohlc') 
Out[52]: 
         open  low  high  close 
2012-03-15 09:45:00 139.8000 139.8000 139.800 139.8000 
2012-03-15 09:46:00 139.7900 139.7850 139.810 139.8000 
2012-03-15 09:47:00 139.8100 139.8000 139.850 139.8200 
2012-03-15 09:48:00 139.8200 139.8200 139.868 139.8600 
2012-03-15 09:49:00 139.8620 139.8197 139.862 139.8200 
2012-03-15 09:50:00 139.8000 139.8000 139.860 139.8600 
2012-03-15 09:51:00 139.8600 139.8600 139.930 139.9300 
2012-03-15 09:52:00 139.9290 139.9100 139.937 139.9370 
2012-03-15 09:53:00 139.9386 139.9386 139.980 139.9800 
2012-03-15 09:54:00 139.9900 139.9700 139.990 139.9884 
2012-03-15 09:55:00 139.9900 139.9850 140.010 139.9850 
2012-03-15 09:56:00 139.9900 139.9890 140.009 139.9900 
2012-03-15 09:57:00 139.9900 139.9900 140.040 140.0200 
2012-03-15 09:58:00 140.0300 140.0200 140.040 140.0200 
2012-03-15 09:59:00 140.0400 140.0300 140.050 140.0500 
2012-03-15 10:00:00 140.0400 140.0200 140.040 140.0200 
2012-03-15 10:01:00 140.0100 140.0100 140.090 140.0700 
2012-03-15 10:02:00 140.0800 139.9800 140.080 139.9800 
2012-03-15 10:03:00 139.9300 139.9300 140.020 139.9300 
2012-03-15 10:04:00 139.9300 139.9200 139.970 139.9600 
2012-03-15 10:05:00 139.9700 139.9100 139.970 139.9100 
2012-03-15 10:06:00 139.8900 139.8900 139.990 139.9700 
2012-03-15 10:07:00 139.9800 139.9800 140.040 140.0300 
2012-03-15 10:08:00 140.0400 139.9893 140.040 139.9900 
2012-03-15 10:09:00 140.0100 139.9800 140.010 140.0000 
2012-03-15 10:10:00 139.9710 139.9614 139.971 139.9614 
2012-03-15 10:11:00 139.9700 139.9100 139.970 139.9400 
2012-03-15 10:12:00 139.9800 139.8800 140.000 139.8800 
2012-03-15 10:13:00 139.9000 139.9000 139.930 139.9200 
2012-03-15 10:14:00 139.9300 139.9300 139.970 139.9600 
2012-03-15 10:15:00 139.9700 139.9400 140.030 140.0300 

Для участка OHLC, посмотрите здесь: http://matplotlib.sourceforge.net/examples/pylab_examples/finance_demo.html , В конце концов, я планирую добавить хороший метод для этого в пандах.

+0

Как мне получить 0.8.0. укажите ссылку. Я могу добраться до github, как мне потянуть версию dev. Наверх Как обновить таблицу новыми данными, не воссоздавая всю таблицу. Есть ли метод add to table .... мышление ..... взять новые данные, process (ts.convert). append table..numpy добавить в массив. любая помощь здесь. – SlyFly

+0

Вы можете добавить данные (с получением нового объекта) с помощью df.append (new_data), но это не особенно эффективно –

Смежные вопросы