如何使用一个数据帧的日期和值，并在另一个数据帧中使用此条件进行搜索

Question

我想在另一个数据帧中搜索一个值（来自一个数据帧），该值依赖于日期

我有一个带有DatetimeIndex的数据帧，基于1分钟的频率。 我将数据帧重新采样到每天5分钟的频率。 这是代码和输出：

agg_dict = {'open': 'first','high': 'max','low': 'min','cls': 'last','vol': 'sum'}
data_5min = data_rth.resample('5min').agg(agg_dict).dropna().round(2).sort_index(ascending=False)
data_daily = data_rth.resample('D').agg(agg_dict).dropna().round(2).sort_index(ascending=False)
data_weekly= data_rth.resample('W').agg(agg_dict).dropna().round(2).sort_index(ascending=False)
data_monthly= data_rth.resample('M').agg(agg_dict).dropna().round(2).sort_index(ascending=False)

print('data_daily','\n',data_daily['high'].head())
print('data_5min','\n',data_5min['high'].head(24))

output:

data_daily 
 time
2021-08-05    441.85
2021-08-04    441.12
2021-08-03    441.28
2021-08-02    440.93
2021-07-30    440.06
Name: high, dtype: float64

data_5min 
 time
2021-08-05 16:00:00    441.85
2021-08-05 15:55:00    441.65
2021-08-05 15:50:00    441.39
2021-08-05 15:45:00    441.23
2021-08-05 15:40:00    441.24
2021-08-05 15:35:00    441.11
2021-08-05 15:30:00    440.90
2021-08-05 15:25:00    440.83
2021-08-05 15:20:00    440.78
2021-08-05 15:15:00    440.86
2021-08-05 15:10:00    440.94
2021-08-05 15:05:00    440.96
2021-08-05 15:00:00    440.89
2021-08-05 14:55:00    440.83
2021-08-05 14:50:00    440.87
2021-08-05 14:45:00    440.88
2021-08-05 14:40:00    440.96
2021-08-05 14:35:00    440.88
2021-08-05 14:30:00    440.86
2021-08-05 14:25:00    440.91
2021-08-05 14:20:00    440.96
2021-08-05 14:15:00    440.96
2021-08-05 14:10:00    440.98
2021-08-05 14:05:00    441.12
Name: high, dtype: float64

我现在想看看5分钟画面中每天的最高点在哪里。 我试过了

data_5min['high'].isin(data_daily['high'])

what gives me this output:

time
2021-08-05 16:00:00     True
2021-08-05 15:55:00    False
2021-08-05 15:50:00    False
2021-08-05 15:45:00    False
2021-08-05 15:40:00    False
2021-08-05 15:35:00    False
2021-08-05 15:30:00    False
2021-08-05 15:25:00    False
2021-08-05 15:20:00    False
2021-08-05 15:15:00    False
2021-08-05 15:10:00    False
2021-08-05 15:05:00    False
2021-08-05 15:00:00    False
2021-08-05 14:55:00    False
2021-08-05 14:50:00    False
2021-08-05 14:45:00    False
2021-08-05 14:40:00    False
2021-08-05 14:35:00    False
2021-08-05 14:30:00    False
2021-08-05 14:25:00    False
2021-08-05 14:20:00    False
2021-08-05 14:15:00    False
2021-08-05 14:10:00    False
2021-08-05 14:05:00     True

最后一行我不想要的是真的。这似乎是data_daily index 2021-08-04的值。 我想要的是每天搜索数据中的每一个值，但这取决于日期。 我试过了

5分钟[高]数据。isin（每日[高]数据）；数据索引isin（数据索引日期）

但我不能让它工作

任何帮助都很好

Answer 1

您只能使用data_5m使用groupby和DatetimeIndex的.date部分查找每天的峰值：

>>> data_5min.groupby(data_5min.index.date)['high'].idxmax()

time
2021-08-05   2021-08-05 16:00:00
Freq: D, Name: high, dtype: datetime64[ns]

Answer 2

为什么不找到5分钟系列的max

# Create Dummy Data
d = {'col1': [1, 2, 2.5, 5, 0, np.nan]}
df = pd.DataFrame(data=d)

print(df)

---

   col1
0   1.0
1   2.0
2   2.5
3   5.0
4   0.0
5   NaN

---

# Create new column checking if value is equal to max in Series
df['bool'] = df['col1'] == df['col1'].max()

print(df)

---

输出：

   col1   bool
0   1.0  False
1   2.0  False
2   2.5  False
3   5.0   True
4   0.0  False
5   NaN  False

如果有多天的数据，您已经有了重新采样的数据。您可以将这些值合并到5分钟数据帧中，并进行布尔检查，以确定这些值是否相等