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K线数据提取
依据原有数据集格式，按要求生成新表:
1、每分钟的close数据的第一条、最后一条、最大值及最小值，
2、每分钟vol数据的增长量（每分钟vol的最后一条数据减第一条数据）
3、汇总这些信息生成一个新表
（字段名：[‘time',‘open',‘close',‘high',‘low',‘vol']）
import pandas as pd
import time
start=time.time()
df=pd.read_csv('data.csv')
df=df.drop('id',axis=1) #删除id列
df1=pd.DataFrame(columns=['time','open','close','high','low','vol'])#新建目标数据表
for i in df.groupby('time'): #按时间分组
new_df=pd.DataFrame(columns=['time','open','close','high','low','vol']) #新建空表用于临时转存要求数据
new_df.time=i[1].time[0:1] #取每组时间为新表时间
new_df.open=i[1].close[0:1] #取每组第一个close数据为新表open数据
new_df.close=i[1]['close'].iloc[-1] #取每组最后一个close数据为新表close数据
new_df.high=i[1]['close'].max() #取每组close数据最大值为新表hige数据
new_df.low=i[1]['close'].min() #取每组close数据最小值为新表low数据
new_df.vol=i[1]['vol'].iloc[-1] - i[1]['vol'].iloc[0] #用每组vol数据最大值减去最小值为新表vol数据
df1=pd.concat([new_df,df1],axis=0) #纵向合并数据到目标数据表
df2=df1.sort_values('time') #按time列值进行排序
df2.reset_index(inplace=True, drop=True) #重置行索引
print(df2) #打印目标数据表
stop=time.time() #查看耗时
print('共计耗时：{}秒'.format(stop-start))
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。