Python熊猫groupby datetime和多个参数

朋友。我尝试将csv中的数据与熊猫分组。我有下一个CSV表：埃姆斯=（“日期时间”，“动作”，“价格”，“计数”）Python熊猫groupby datetime和多个参数

11.04.2017 11:45 BUY 1,06475 1 
11.04.2017 11:45 BUY 1,0648 1 
11.04.2017 11:45 BUY 1,06485 2 
11.04.2017 11:46 BUY 1,0649 18 
11.04.2017 11:46 SELL 1,06485 2 
11.04.2017 11:46 BUY 1,06485 1 
11.04.2017 11:46 SELL 1,06485 4 
11.04.2017 11:46 SELL 1,06485 1 
11.04.2017 11:50 SELL 1,0646 1 
11.04.2017 11:50 SELL 1,0646 1 
11.04.2017 11:50 SELL 1,0646 1 
11.04.2017 11:51 SELL 1,0646 2 
11.04.2017 11:51 SELL 1,0646 5 
11.04.2017 11:51 BUY 1,0646 3 
11.04.2017 11:51 SELL 1,0646 8 
11.04.2017 11:51 BUY 1,06465 2 
11.04.2017 11:51 SELL 1,06465 3 
11.04.2017 11:51 SELL 1,06465 1 
11.04.2017 11:51 SELL 1,06465 1

，我需要用5分钟的时间和价格等这组数据：

11.04.2017 11:45  SELL BUY 
     1,06455 26 1 
     1,0646 3 19 
     1,06465 43 23 
     1,0647 15 13 
     1,06475 12 21 
     1,0648 45 26 
     1,06485 27 24 
     1,0649 0 29 

    11.04.2017 11:50 1,0646 34 31 
     1,06465 26 32 
     1,0647 0 3

任何人都可以帮我吗？

来源

2017-04-14 Serhii

[时间窗熊猫集团]的可能的复制（http://stackoverflow.com/questions/22769047/pandas-group-by-time -视窗） – tmrlvi

IIUC你可以做类似的东西foloowing：

In [26]: df.groupby([pd.Grouper(key='datetime', freq='5T'), 'operation']) \ 
      .agg({'price':'mean', 'count':'sum'}) \ 
      .unstack('operation') 
Out[26]: 
         price   count 
operation     BUY  SELL BUY SELL 
datetime 
2017-11-04 11:45:00 1.064830 1.064850 23 7 
2017-11-04 11:50:00 1.064625 1.064617  5 23

来源

2017-04-14 08:00:29 MaxU

Python熊猫groupby datetime和多个参数

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