我正在將 sqlite db 中的分鐘資料讀取到索引是 datetime 物件的資料框中：
open high low close volume trade_count vwap ticker
index
2022-09-13 04:26:00 00:00 163.50 163.50 163.50 163.50 298.0 12.0 163.503255 AAPL
2022-09-13 04:45:00 00:00 163.50 163.50 163.50 163.50 727.0 1.0 163.500000 AAPL
2022-09-13 05:16:00 00:00 163.43 163.43 163.43 163.43 202.0 4.0 163.430000 AAPL
2022-09-13 05:44:00 00:00 163.50 163.50 163.50 163.50 121.0 2.0 163.499587 AAPL
2022-09-13 05:45:00 00:00 163.46 163.46 163.46 163.46 200.0 2.0 163.460000 AAPL
... ... ... ... ... ... ... ... ...
2022-09-14 19:57:00 00:00 99.73 99.73 99.69 99.69 1273.0 18.0 99.693425 ZROZ
2022-09-14 19:58:00 00:00 99.69 99.69 99.66 99.69 1114.0 11.0 99.686965 ZROZ
2022-09-14 19:59:00 00:00 99.69 99.82 99.69 99.76 9764.0 76.0 99.736332 ZROZ
2022-09-14 20:00:00 00:00 99.76 99.76 99.76 99.76 2168.0 1.0 99.760000 ZROZ
2022-09-14 20:33:00 00:00 99.96 99.96 99.96 99.96 150.0 4.0 99.968667 ZROZ
[317028 rows x 8 columns] df
我想將這個龐大的資料幀分成幾位，按股票代碼和日期分組。當我嘗試以下方法時：
table = df.groupby(pd.Grouper(key='index', freq='1D'))
我得到錯誤：
raise KeyError(f"The grouper name {key} is not found")
KeyError: 'The grouper name index is not found'
當我將密鑰更改為：
table = df.groupby(pd.Grouper(key=df.index, freq='1D'))
我得到錯誤：
if getattr(self._gpr_index, "name", None) == key and isinstance(
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
如何按股票代碼和日期分組？
uj5u.com熱心網友回復：
因為key引數是列名，你可以省略它：
table = df.groupby(pd.Grouper(freq='1D'))
或使用level引數：
table = df.groupby(pd.Grouper(level='index', freq='1D'))
或轉換index為列（在我看來過于復雜）：
table = df.reset_index().groupby(pd.Grouper(key='index', freq='1D'))
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/houduan/511640.html
上一篇：將特定欄位映射到字串