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python 数据提取及拆分的实现代码
脚本专栏 2024/11/19 佚名
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K线数据提取

python 数据提取及拆分的实现代码

依据原有数据集格式，按要求生成新表:

1、每分钟的close数据的第一条、最后一条、最大值及最小值，

2、每分钟vol数据的增长量（每分钟vol的最后一条数据减第一条数据）

3、汇总这些信息生成一个新表

（字段名：[‘time',‘open',‘close',‘high',‘low',‘vol']）

import pandas as pd 
import time 
start=time.time()
df=pd.read_csv('data.csv')
df=df.drop('id',axis=1)    #删除id列 
df1=pd.DataFrame(columns=['time','open','close','high','low','vol'])#新建目标数据表

for i in df.groupby('time'):   #按时间分组
  new_df=pd.DataFrame(columns=['time','open','close','high','low','vol']) #新建空表用于临时转存要求数据
  new_df.time=i[1].time[0:1]  #取每组时间为新表时间
  new_df.open=i[1].close[0:1]  #取每组第一个close数据为新表open数据
  new_df.close=i[1]['close'].iloc[-1]  #取每组最后一个close数据为新表close数据
  new_df.high=i[1]['close'].max()  #取每组close数据最大值为新表hige数据
  new_df.low=i[1]['close'].min()  #取每组close数据最小值为新表low数据
  new_df.vol=i[1]['vol'].iloc[-1] - i[1]['vol'].iloc[0] #用每组vol数据最大值减去最小值为新表vol数据
  df1=pd.concat([new_df,df1],axis=0)  #纵向合并数据到目标数据表
  
df2=df1.sort_values('time')  #按time列值进行排序
df2.reset_index(inplace=True, drop=True)  #重置行索引
print(df2)  #打印目标数据表
stop=time.time()  #查看耗时
print('共计耗时：{}秒'.format(stop-start))

python 数据提取及拆分的实现代码

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

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一口气升级7个大模型SaaS应用，百度智能云：突出一个“开箱即用” - 2024/11/19

这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。

一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。

另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。

稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！

昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。

而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？

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