Создание кадра данных с датой и временем в разных полях

Question

Я хотел бы иметь таблицу ohlc для последующего анализа паттернов свечей, с текущим кодом, как вы можете видеть ниже, я могу видеть свою таблицу ohlc, но «свечи» не соответствуют серии данных.

# my testing code
import pandas as pd

df = pd.read_csv('tmp/NEG_20180829.txt', header=None, delimiter="\;", skiprows=1,
          names=["Session Date", "Symbol", "Deal Number", "Deal Price",
          "Quantity", "Hour", "Ind Cancel", "Offer Date", "Seq Offer Date",
          "GenerationID", "Deal Condition", "Date Sell Offer", "Sequence Sell Offer",
          "Generation Id Sell", "Sell Condition", "Indicator", "Broker Buy", "Broker Sell"],
          )

df.index = pd.to_datetime(df.index, unit='m')
ticks = df.loc[df.index, ['Deal Price', 'Quantity']]
bars = ticks['Deal Price'].resample('1min', how='ohlc') 
print(bars)

и мой вывод:

                      open   high    low  close
1970-01-01 00:00:00  18.50  18.50  18.50  18.50
1970-01-01 00:01:00  18.50  18.50  18.50  18.50
1970-01-01 00:02:00  18.50  18.50  18.50  18.50
1970-01-01 00:03:00  18.50  18.50  18.50  18.50
1970-01-01 00:04:00  18.50  18.50  18.50  18.50
1970-01-01 00:05:00  18.50  18.50  18.50  18.50
1970-01-01 00:06:00  18.50  18.50  18.50  18.50
1970-01-01 00:07:00  18.50  18.50  18.50  18.50
1970-01-01 00:08:00  18.50  18.50  18.50  18.50

Похоже, что панды не могут распознать ряд данных, потому что, как мы видим из примера файла, день и час находятся в разных полях, как я могу их объединить?

Пример файла:

2018-08-29;APPL                                             ;0000000290; 000000000018.500000;000000000000002200;10:08:11.899;1;2018-08-29;000082181828559;000000004182711;2;2018-08-29;000082181827277;000000004182712;2;0;00000308;00000021
2018-08-29;APPL                                             ;0000000300; 000000000018.500000;000000000000000100;10:08:11.899;1;2018-08-29;000082181828266;000000004182713;2;2018-08-29;000082181827277;000000004182714;2;0;00000308;00000021
2018-08-29;APPL                                             ;0000000390; 000000000018.500000;000000000000001000;10:08:11.899;1;2018-08-29;000082181826807;000000004182731;2;2018-08-29;000082181828365;000000004182732;2;0;00000003;00000386
2018-08-29;AAPL                                             ;0000000440; 000000000018.500000;000000000000000500;10:08:11.899;1;2018-08-29;000082181825761;000000004182741;2;2018-08-29;000082181827689;000000004182742;2;0;00000003;00000003

Answer 1

Чтобы объединить два поля и преобразовать их в дату и время, вы можете сделать следующее:

df['datetime'] = pd.to_datetime(df['Session Date'] + ' ' +  df['Hour'])

Затем вы можете установить этот новый столбец в качестве индекса с помощью df.set_index('datetime', inplace=True) и изменить выборку, как вы хотели.