python時間序列降頻resample（python學習記錄）
在處理行情資料和回測的時候，變頻操作用得非常多。我這裡用的比較多的是1分鐘資料變頻為高級別週期，比如5分鐘、半小時、1小時等。這裡以5分鐘舉例，並記錄變頻操作時遇到的問題：
import pandas as pd
df=pd.read_csv("D:\\Quant\Min1_close.csv")
df_close=df.resample('5min').last()
print(df.head(30))
print(df_close.head())
resample里老的寫法是
df_close=df.resample('5min',how='last')how裡可以選的方式有很多：sum, first, max等等
——想像一下，如果1分鐘的資料降頻到5分鐘，那麼5分鐘的開盤價應該是第一個1分鐘的開盤價，5分鐘的收盤價應該是第5個1分鐘的收盤價，最高價是5個1分鐘裡的最高價，最低價是5個1分鐘裡的最低價。
在這裡遇到的小小問題是wind輸出的1分鐘資料裡額外有個15：00和20：59的資料，並且是有成交量的
合成5分鐘以後同樣會多出來15：00和20：55分的資料——相當於多出了兩根BAR
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