我想獲得下面數據幀的每周最高收盤價所以我想根據周對數據幀進行切片并存儲在一個數組中日期開高低收01-08-2019 | 97.85 | 98.45 | 96.40 97.2502-08-2019 | 97.15 | 98.95 | 96.75 98.1505-08-2019 | 98.30 | 98.70 | 94.30 95.6506-08-2019 | 95.75 | 97.75 | 95.20 97.0507-08-2019 | 96.80 | 97.70 | 96.05 96.9008-08-2019 | 97.40 | 98.90 | 96.55 97.4009-08-2019 | 97.20 | 98.10 | 96.65 97.3012-08-2019 | 97.20 | 97.25 | 93.40 93.7513-08-2019 | 93.70 | 96.60 | 93.15 96.3514-08-2019 | 95.85 | 96.40 | 94.00 94.45August 01-08-2019 ,02-08-2019 為一周。8 月 05-08-2019、06-08-2019、07-08-2019、08-08-2019、09-08-2019 是第二周我希望數據框中的數據應按周分組。
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慕碼人2483693
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要更改基于時間的數據幀的頻率，您可以使用該resample方法。以下代碼應該有效：
(
? ? df
? ? .assign(Date=lambda x: pd.to_datetime(x['Date'], dayfirst=True)
? ? .set_index('Date')
? ? .asfreq('D')
? ? .resample('W')
? ? .agg({
? ? ? ?'High': 'max',
? ? ? ?'Low': 'min',
? ? ? ?'Open': lambda x: x.dropna().iloc[0],
? ? ? ?'Close': lambda x: x.dropna().iloc[-1]
? ? })
)
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