如何删除Pandas重采样增加的额外天数？

Question

我有一个带有tick数据的pandas df，索引为datetime64[ns]我想把这个数据重新采样成5分钟的间隔：price_5min = price.price.resample('5T').ohlc().between_time('09:00:00, '16:20:00')

它是有效的，但是它增加了周末和假期到新的时间序列，我需要删除。我没有遵循我们（或任何其他标准的假日日历）。我只想删除不在原始pricedf中的天数。在

索引不是唯一的，很多情况下时间戳相同。熊猫0.20.1版

我所做的：

1）dropna（）：我有需要填充的nan行，因此这不起作用。在

（二）价格指数差额（价格_5最小指数)：给我所有的刻度日期，而不是日期。在

（三）价格指数日期.差价（价格最小索引日期)：不作为索引日期是一个努比·恩达雷在

4）价格！=price_5min:错误：只能比较标签相同的DataFrame对象

（五）价格指数!=价格4最小指数：错误：长度必须匹配才能比较

解决问题的建议逻辑：

a）以某种方式比较两个数据帧中的日期并基于此删除，但是如何？在

b）删除无差异天数，但如何删除？在

c）我没有想到的显而易见的事情（很可能…）

df价格如下：

                     price  quantity
time                                
2016-06-15 16:19:20  29.85     429.6
2016-06-15 16:19:20  29.85      65.6
2016-06-15 16:19:20  29.85    1351.4
2016-06-15 16:19:30  29.70     729.4
2016-06-15 16:19:30  29.70     287.0
2016-06-15 16:19:30  29.70     219.4
2016-06-15 16:19:49  29.70      47.4
2016-06-15 16:19:52  29.70      11.8
2016-06-16 09:01:42  29.05     350.0
2016-06-16 09:01:42  29.10     189.4
2016-06-16 09:01:45  29.05      33.6
2016-06-16 09:01:54  29.05      33.6
...

Answer 1

我认为您可以使用^{}和^{}并按^{}过滤：

diffs = np.setdiff1d(price_5min.index.date, price.index.date))
df = price_5min[~np.in1d(price_5min.index.date, diffs]

另一个带有^{}或^{}的解决方案：

^{pr2}$

---

dates = price.index.to_period('D')
dates_5min = price_5min.index.to_period('D')
df = price_5min[~dates_5min.isin(dates_5min.difference(dates))]

Answer 2

快速解决方案： 在

price_5min=price.groupby(price.index.Date).resample('5T').ohlc()
price_5min.index = price_5min.index.droplevel(0)