使用pandas重新采样多列数据

Question

我想将每日股票数据重新采样为每月股票数据。

最初的回答：

data = yf.download(['AAPL', 'TSLA', 'FB'], '2018-01-01', '2019-01-01')['Close']

for column in data:
    data[column].resample('M').last()
    print(data[column])

print(data)

My data:

                  AAPL          FB        TSLA
Date                                          
2018-01-02  172.259995  181.419998  320.529999
2018-01-03  172.229996  184.669998  317.250000
2018-01-04  173.029999  184.330002  314.619995
2018-01-05  175.000000  186.850006  316.579987
2018-01-08  174.350006  188.279999  336.410001

- Fede

Answer 1

你不能重新采样单独的列并将其分配给同一个DataFrame变量。你只能对整个DataFrame应用重新采样调用：

最初的回答：

无法将单个列重新采样并分配给同一DataFrame变量。只能对整个DataFrame应用重新采样调用。

data = yf.download(['AAPL', 'TSLA', 'FB'], '2018-01-01', '2019-01-01')['Close']

data_resampled = data.resample('M').last()

print(data)

- Neill Herbst

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你能重新采样数据框中的几列吗？ - Anurag Dhadse

可以使用 .agg() 方法有选择性地重新采样数据框的列： df = df.resample().agg({'col':'method', ...}) - Rich Andrews