我有一些财务数据,只想从一个特定的时间段(小时,天,月…)的最后一笔交易。在
示例:
>>df
time price_BRL qt time_dt
1312001297 23.49 1.00 2011-07-30 04:48:17
1312049148 23.40 1.00 2011-07-30 18:05:48
1312121523 23.49 2.00 2011-07-31 14:12:03
1312121523 23.50 6.50 2011-07-31 14:12:03
1312177622 23.40 2.00 2011-08-01 05:47:02
1312206416 23.25 1.00 2011-08-01 13:46:56
1312637929 18.95 1.50 2011-08-06 13:38:49
1312637929 18.95 4.00 2011-08-06 13:38:49
1312817114 0.80 0.01 2011-08-08 15:25:14
1312818289 0.10 0.01 2011-08-08 15:44:49
1312819795 6.00 0.09 2011-08-08 16:09:55
1312847064 16.00 0.86 2011-08-08 23:44:24
1312849282 16.00 6.14 2011-08-09 00:21:22
1312898146 19.90 1.00 2011-08-09 13:55:46
1312915666 6.00 0.01 2011-08-09 18:47:46
1312934897 19.90 1.00 2011-08-10 00:08:17
>>filter_by_last_day(df)
time price_BRL qt time_dt
1312049148 23.40 1.00 2011-07-30 18:05:48
1312121523 23.50 6.50 2011-07-31 14:12:03
1312206416 23.25 1.00 2011-08-01 13:46:56
1312637929 18.95 4.00 2011-08-06 13:38:49
1312847064 16.00 0.86 2011-08-08 23:44:24
1312915666 6.00 0.01 2011-08-09 18:47:46
1312934897 19.90 1.00 2011-08-10 00:08:17
我在想使用groupby()
并得到当天的mean()
(这个解决方案对我的问题也是可能的,但并不完全是这样),但不知道如何选择像df.groupby('time.day').last()
这样的日子
您可以通过^{} 使用^{} ,并通过^{} 聚合:
感谢您MaxU提供另一个解决方案-添加参数
^{pr2}$as_index=False
以返回DataFrame
:解决方案为^{} ,但必须按^{} 删除
^{3}$NaN
行:在-
您也可以使用^{} :
使用}一起使用}替换为
hours
有点复杂,如果需要date
和{minutes
和{0
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