如何在pandas中将OHLC数据转换为m15或任何时间帧m1？

在pandas中，可以使用resample函数将OHLC（开盘价、最高价、最低价、收盘价）数据转换为不同的时间帧，如m15（15分钟）或m1（1分钟）。

首先，确保你的数据已经按照时间顺序排列，并且时间列已经设置为索引列。假设你的数据框名为df，时间列名为"timestamp"，OHLC数据分别存储在"open"、"high"、"low"和"close"列中。

下面是将OHLC数据转换为m15时间帧的示例代码：

import pandas as pd

# 将时间列设置为索引列
df.set_index('timestamp', inplace=True)

# 将OHLC数据转换为m15时间帧
df_m15 = df.resample('15T').agg({'open': 'first', 'high': 'max', 'low': 'min', 'close': 'last'})

# 打印转换后的数据框
print(df_m15)

在上述代码中，我们使用resample函数将数据框按照15分钟时间帧进行重采样。agg函数用于指定每个时间帧内的聚合操作，这里我们选择了开盘价的第一个值、最高价的最大值、最低价的最小值和收盘价的最后一个值。

如果你想将数据转换为其他时间帧，只需将resample函数中的参数改为对应的时间帧字符串即可。例如，将数据转换为1分钟时间帧的示例代码如下：

import pandas as pd

# 将时间列设置为索引列
df.set_index('timestamp', inplace=True)

# 将OHLC数据转换为m1时间帧
df_m1 = df.resample('1T').agg({'open': 'first', 'high': 'max', 'low': 'min', 'close': 'last'})

# 打印转换后的数据框
print(df_m1)

这样，你就可以将OHLC数据转换为不同的时间帧，如m15或m1，以满足你的需求。

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