有人可以指出我关于 OHLC 数据时间范围转换的正确方向吗Pandas http://pandas.pydata.org/？我想做的是构建一个数据帧，其中包含较高时间范围的数据，给定较低时间范围的数据。
例如，假设我有以下一分钟（M1）数据：
Open High Low Close Volume
Date
1999-01-04 10:22:00 1.1801 1.1819 1.1801 1.1817 4
1999-01-04 10:23:00 1.1817 1.1818 1.1804 1.1814 18
1999-01-04 10:24:00 1.1817 1.1817 1.1802 1.1806 12
1999-01-04 10:25:00 1.1807 1.1815 1.1795 1.1808 26
1999-01-04 10:26:00 1.1803 1.1806 1.1790 1.1806 4
1999-01-04 10:27:00 1.1801 1.1801 1.1779 1.1786 23
1999-01-04 10:28:00 1.1795 1.1801 1.1776 1.1788 28
1999-01-04 10:29:00 1.1793 1.1795 1.1782 1.1789 10
1999-01-04 10:31:00 1.1780 1.1792 1.1776 1.1792 12
1999-01-04 10:32:00 1.1788 1.1792 1.1788 1.1791 4
其中每分钟都有开盘价、最高价、最低价、收盘价 (OHLC) 和交易量值 我想构建一组 5 分钟读数 (M5)，如下所示：
Open High Low Close Volume
Date
1999-01-04 10:25:00 1.1807 1.1815 1.1776 1.1789 91
1999-01-04 10:30:00 1.1780 1.1792 1.1776 1.1791 16
所以工作流程是这样的：
- Open 是时间窗口中第一行的 Open
- High 是时间窗口中的最高 High
- 低就是最低的低
- 关闭是最后一次关闭
- 体积只是体积的总和
但有几个问题：
- 数据有间隙（注意没有 10:30:00 行）
- 5 分钟间隔必须在回合时间开始，例如M5 于 10:25:00 开始，而不是 10:22:00
- 首先，不完整的集合可以像本例中那样省略，也可以包含在内（这样我们就可以有 10:20:00 5 分钟的条目）
The Pandas 关于上下采样的文档 http://pandas.sourceforge.net/timeseries.html#up-and-downsampling给出了一个例子，但他们使用平均值作为上采样行的值，这在这里不起作用。我尝试过使用groupby and agg但无济于事。对于获得最高高点和最低低点可能并不那么难，但我不知道如何获得第一个开盘价和最后一个收盘价。
我尝试的是以下内容：
grouped = slice.groupby( dr5minute.asof ).agg(
{ 'Low': lambda x : x.min()[ 'Low' ], 'High': lambda x : x.max()[ 'High' ] }
)
但它会导致以下错误，我不明白：
In [27]: grouped = slice.groupby( dr5minute.asof ).agg( { 'Low' : lambda x : x.min()[ 'Low' ], 'High' : lambda x : x.max()[ 'High' ] } )
---------------------------------------------------------------------------
IndexError Traceback (most recent call last)
/work/python/fxcruncher/<ipython-input-27-df50f9522a2f> in <module>()
----> 1 grouped = slice.groupby( dr5minute.asof ).agg( { 'Low' : lambda x : x.min()[ 'Low' ], 'High' : lambda x : x.max()[ 'High' ] } )
/usr/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/groupby.pyc in agg(self, func, *args, **kwargs)
242 See docstring for aggregate
243 """
--> 244 return self.aggregate(func, *args, **kwargs)
245
246 def _iterate_slices(self):
/usr/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/groupby.pyc in aggregate(self, arg, *args, **kwargs)
1153 colg = SeriesGroupBy(obj[col], column=col,
1154 grouper=self.grouper)
-> 1155 result[col] = colg.aggregate(func)
1156
1157 result = DataFrame(result)
/usr/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/groupby.pyc in aggregate(self, func_or_funcs, *args, **kwargs)
906 return self._python_agg_general(func_or_funcs, *args, **kwargs)
907 except Exception:
--> 908 result = self._aggregate_named(func_or_funcs, *args, **kwargs)
909
910 index = Index(sorted(result), name=self.grouper.names[0])
/usr/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/groupby.pyc in _aggregate_named(self, func, *args, **kwargs)
976 grp = self.get_group(name)
977 grp.name = name
--> 978 output = func(grp, *args, **kwargs)
979 if isinstance(output, np.ndarray):
980 raise Exception('Must produce aggregated value')
/work/python/fxcruncher/<ipython-input-27-df50f9522a2f> in <lambda>(x)
----> 1 grouped = slice.groupby( dr5minute.asof ).agg( { 'Low' : lambda x : x.min()[ 'Low' ], 'High' : lambda x : x.max()[ 'High' ] } )
IndexError: invalid index to scalar variable.
因此，任何对此方面的帮助将不胜感激。如果我选择的路径不起作用，请建议其他相对有效的方法（我有数百万行）。一些关于使用 Pandas 进行金融处理的资源也很好。
