У меня есть этот файл с ценами покупки / продажи для валютной пары (фрагмент):
RateDateTime RateBid RateAsk
2020-01-22 00:00:00.5945505 0.849190 0.849450
2020-01-22 00:00:00.5945526 0.849080 0.849520
2020-01-22 00:00:00.5945537 0.849040 0.849600
2020-01-22 00:00:00.5945552 0.849290 0.849610
2020-01-22 00:00:00.5946302 0.849300 0.849610
2020-01-22 00:00:02.5946370 0.849400 0.849610
2020-01-22 00:00:04.5946408 0.849400 0.849540
2020-01-22 00:00:04.5946432 0.849590 0.849730
2020-01-22 00:00:04.5946435 0.849160 0.849730
2020-01-22 00:00:04.5946438 0.849570 0.849940
2020-01-22 00:00:22.5946828 0.849560 0.849940
2020-01-22 00:00:37.5947048 0.849570 0.849940
Я написал этот скрипт для извлечения даты и времени, цены покупки и продажи и поиска средней и первой ставки. и запрашиваемая цена для 30-секундных интервалов:
from datetime import datetime as dt
import pandas as pd
import re
date = []
bid = []
ask = []
time_format = "%Y-%m-%d %H:%M:%S"
with open("2020-01-22_pro_EURGBP.txt", "r") as prices:
next(prices)
for line in prices:
date_string = re.findall("\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2}", line)[0]
date_parsed = dt.strptime(date_string, time_format)
date.append(date_parsed)
split = line.split()
bid.append(split[2])
ask.append(split[3])
df = pd.DataFrame({"Bid": bid, "Ask": ask}, dtype="float64", index=date)
mean = df.resample("30S").mean()
first = df.resample("30S").first()
final = pd.merge(mean, first, left_index=True, right_index=True)
final = final.rename(
columns={
"Bid_x": "Average Bid",
"Ask_x": "Average Ask",
"Bid_y": "First Bid",
"Ask_y": "First Ask",
}
)
final = final.rename_axis("Datetime")
print(final)
со следующим фрагментом вывода:
Average Bid Average Ask First Bid First Ask
Datetime
2020-01-22 00:00:00 0.849325 0.849662 0.84919 0.84945
2020-01-22 00:00:30 0.849570 0.849937 0.84957 0.84994
2020-01-22 00:01:00 0.849501 0.849819 0.84956 0.84994
Однако, например, для промежутков времени от 00:00:00 до 00:00: 29.9999999 Я хочу, чтобы он округлялся до окна 00:00:30, от 00:00:30 до 00: 00: 59.9999999 до go до 00:01:00 и так далее. Я не уверен, как go решить эту проблему.