Python Pandas Dataframe 根据日期值添加列

发布于08月27日

我有df个这样的

        Open      High       Low     Close     Volume                Date
3     25940.99  25972.27  25934.36  25938.65  176.08278 2023-08-23 02:20:00
4     25938.65  25938.65  25903.73  25921.67   67.24124 2023-08-23 02:25:00
5     25921.66  25963.83  25904.68  25951.51   83.37560 2023-08-23 02:30:00
6     25951.51  26011.07  25950.00  25998.00  119.22832 2023-08-23 02:35:00
7     25997.99  26050.50  25997.99  26015.14  242.94235 2023-08-23 02:40:00

然后我用重采样df到30分钟-df_resample

                         Open      High       Low     Close      Volume
Date
2023-08-23 02:00:00  25940.99  26070.04  25903.73  26056.00  1055.06782
2023-08-23 03:00:00  26055.99  26187.99  26030.56  26040.38  2447.77226
2023-08-23 04:00:00  26040.38  26081.64  25994.12  26049.41   728.81260
2023-08-23 05:00:00  26049.41  26091.75  26033.00  26044.42   795.45411
2023-08-23 06:00:00  26044.41  26078.01  25990.15  26006.32   764.41941

如何将新的第df_resample['High'] - df_resample['Low']列从df_resample插入到df？根据Date的值是什么小时

df1["date"] = df1.Date.dt.date df1["hour"] = df1.Date.dt.hour df2["date"] = df2.index.date df2["hour"] = df2.index.hour df2["Value"] = df2["High"] - df2["Low"] df1 = df1.merge(df2[["date", "hour", "Value"]], on=["date", "hour"]).drop( columns=["date", "hour"] ) print(df1)

Open High Low Close Volume Date Value 0 25940.99 25972.27 25934.36 25938.65 176.08278 2023-08-23 02:20:00 166.31 1 25938.65 25938.65 25903.73 25921.67 67.24124 2023-08-23 02:25:00 166.31 2 25921.66 25963.83 25904.68 25951.51 83.37560 2023-08-23 02:30:00 166.31 3 25951.51 26011.07 25950.00 25998.00 119.22832 2023-08-23 02:35:00 166.31 4 25997.99 26050.50 25997.99 26015.14 242.94235 2023-08-23 02:40:00 166.31

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