pandas 熊猫在我的数据中按第一天重新采样
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Pandas resample by first day in my data
提问by Amin
I have a Yahoo finance daily stock price imported in a pandas dataframe. I want to use .resample()to convert it to the monthly stock price by taking the price of the first QUOTED daily price of each month.
我在Pandas数据框中导入了雅虎财经每日股票价格。我想.resample()通过获取每个月第一个 QUOTED 每日价格的价格将其转换为每月股票价格。
.resample('MS', how='first')
returns the correct price of each month butit changes the index to the first day of the month while in general the first day of a month for a quoted price maybe 2nd or 3rd of the month because of holidays and weekends.
返回每个月的正确价格，但它会将指数更改为该月的第一天，而由于节假日和周末，通常一个月的第一天报价可能是该月的第 2 天或第 3 天。
How can I use resample()by only resampling the existing dates and not changing them?
如何resample()仅通过重新采样现有日期而不更改它们来使用？
回答by Andy Hayden
I think what you wantis BMS(business month start):
我想你想要的是BMS（营业月开始）：
.resample('BMS').first()
Note: Prior to pandas 0.18 this was done using the deprecated howkwarg:
注意：在 pandas 0.18 之前，这是使用已弃用的howkwarg完成的：
.resample('BMS', how='first')
An alternative would be to groupby month and take the first with a plain ol' groupby (and e.g. use nthto get the first entry in each group):
另一种选择是 groupby 月份并使用普通的 ol' groupby 取第一个（例如使用nth获取每个组中的第一个条目）：
.groupby(pd.Grouper(freq='M')).nth(0)
Note: Prior to pandas 0.21 this was done using the deprecated TimeGrouper:
注意：在 pandas 0.21 之前，这是使用已弃用的TimeGrouper：
.groupby(pd.TimeGrouper('M')).nth(0)
