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python - Python：将数据转换为时间序列

问题描述

我在数据框中有一些数据（交易数据），我需要每天汇总。

数据连接到流，所以我有很多行，其中有以下对此很重要的数据点（还有更多，所以这里不复制）

卷、开始日期、结束日期

例如：

Volume, Start Date, End Date   
100, 1 April 2019, 30 June 2019   
50, 1 Jan 2019, 30 June 2019

所有这些行都可以有重叠的开始日期和结束日期。

我正在寻找的是一种创建输出的简单方法：（使用上面的 2 笔交易作为示例数据）日，总交易量

例如： 

1 Jan, 50  
2 Jan, 50  
....  
1 April, 150  
2 April, 150  
...  
29 June, 150  
30 June, 150  
1 July, 0   
...  
31 Dec, 0

我可以遍历每一行，然后遍历每笔交易。但是有这么多，这似乎是一个漫长而缓慢的过程。

我正在使用带有 Python 3 的 Jupyter 笔记本。

任何帮助表示赞赏 - 即使它指向我在搜索中可能错过的解决方案......

标签： pythontime-series

解决方案

我已经通过过滤解决了这个问题。

def volumebyday(date, df, start, end, col):
#date = date to sum, df = dataframe, start/end = name of start/end date column, col = column to sum
    trade1 = df[start] <= date
    trade2 = df[end] >= date
    return df[col][trade1 & trade2].sum(axis=0)

然后通过 lambda 函数使用它

df = df.apply(lambda row: volumebyday(row["date"], trades, "start_date","end_date","qty")

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