リサンプリングされたDataFrameの各時間枠で最後の要素を取得する方法は？

Question

私は入札を再サンプリングし、.csvファイルにohlcデータセットを入力しました。

csv_file = pnd.read_csv("./data/APPL.csv", sep=',', header=True, names=['DateTime', 'Bid', 'Ask'], index_col='DateTime', date_parser=parse, parse_dates={'DateTime'},) 

DataFrameに追加します。

df = pnd.DataFrame(csv_file) 

し、それをリサンプリング、のように：

今

ohlc_data = df.resample('15Min', how={'Bid':'ohlc'}) 

、私は各小節の最後の要素にアクセスする場合、またはohlcデータセットを言います？

たとえば、このohlcバーで再サンプリングされた最後の要素にアクセスしたいとします。

2016-03-13 00:00:00 1.11384 1.11757 1.11354 1.11651 

これは1つの行が、私はその行の元のデータの最後の要素を知ることができるか、DataFrameリサンプリングしているのですか？

Answer 1

特定の日付のclose列の値であると仮定すると、整数ベースのアクセスには.iloc[]、時間に基づくクエリには.loc[]のいずれかを使用できます。

いくつかのサンプルデータ：データの例を提供できるかどう

df = pd.DataFrame(data={'price': np.random.random(1000)}, index=pd.date_range(start=datetime.now(), freq='Min', periods=1000)) 

resampled = df.resample('15Min').ohlc() # new resample syntax in version 0.18 
resampled.tail() 
         price        
         open  high  low  close 
2016-05-15 03:15:00 0.459310 0.929793 0.054702 0.750257 
2016-05-15 03:30:00 0.240577 0.946072 0.051050 0.387052 
2016-05-15 03:45:00 0.827814 0.860241 0.083638 0.658283 
2016-05-15 04:00:00 0.507453 0.982945 0.100041 0.705432 
2016-05-15 04:15:00 0.970364 0.970364 0.102864 0.859491 

resampled.iloc[-1, 3] 

0.85949050966 

resampled.loc['2016-05-15 04:15:00', ('price', 'close')] 

0.85949050966