Pandasを使用した1分足のリサンプリング方法

以下は、PythonのPandasライブラリを使用して1分足のデータをリサンプリングする方法のいくつかの例です。

1. データフレームの作成: まず、リサンプリングするための元のデータフレームを作成します。以下は、1分間隔で取得された株価データの例です。

import pandas as pd
# サンプルデータの作成
data = {'date': ['2022-01-01 09:30:00', '2022-01-01 09:31:00', '2022-01-01 09:32:00', '2022-01-01 09:33:00'],
        'price': [100, 101, 102, 103]}
df = pd.DataFrame(data)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df.set_index('date', inplace=True)

2. リサンプリングの実行: 次に、resampleメソッドを使用してデータをリサンプリングします。以下は、1分足から5分足にリサンプリングする例です。

resampled_df = df.resample('5T').ohlc()

この例では、resampleメソッドに引数として'5T'を渡しています。'5T'は5分間隔を表します。ohlc()メソッドは、オープン、ハイ、ロー、クローズの値を計算します。

3. リサンプリングの結果の確認: リサンプリングされたデータフレームの内容を確認するには、以下のようにします。

print(resampled_df)

出力結果は次のようになります。

                       price               
                        open  high  low close
date                                         
2022-01-01 09:30:00  100  103  100   103

これは、元の1分足データから5分足データへのリサンプリングが正常に行われたことを示しています。

これらは、Pandasを使用して1分足のデータをリサンプリングするための基本的な手順です。他のリサンプリングオプションやデータの集約方法については、Pandasの公式ドキュメントを参照してください。