Pandas OHLC-Aggregation auf OHLC-Daten ⇐ Python

[Anonymous]

Mir ist bewusst, dass das OHLC-Resampling von Zeitreihendaten in Pandas unter Verwendung einer Datenspalte perfekt funktioniert, beispielsweise für den folgenden Datenrahmen:

Code: Select all

>>df
ctime       openbid
1443654000  1.11700
1443654060  1.11700
...

df['ctime']  = pd.to_datetime(df['ctime'], unit='s')
df           = df.set_index('ctime')
df.resample('1H',  how='ohlc', axis=0, fill_method='bfill')

>>>
open     high     low       close
ctime
2015-09-30 23:00:00  1.11700  1.11700  1.11687   1.11697
2015-09-30 24:00:00  1.11700  1.11712  1.11697   1.11697
...

Aber was mache ich, wenn die Daten bereits im OHLC-Format vorliegen? Soweit ich weiß, berechnet die OHLC-Methode der API einen OHLC-Slice für jede Spalte, wenn meine Daten also im folgenden Format vorliegen:

Code: Select all

             ctime  openbid  highbid   lowbid  closebid
0       1443654000  1.11700  1.11700  1.11687   1.11697
1       1443654060  1.11700  1.11712  1.11697   1.11697
2       1443654120  1.11701  1.11708  1.11699   1.11708

Wenn ich versuche, eine erneute Stichprobe durchzuführen, erhalte ich für jede der Spalten einen OHLC, etwa so:

Code: Select all

                     openbid                             highbid           \
open     high      low    close     open     high
ctime
2015-09-30 23:00:00  1.11700  1.11700  1.11700  1.11700  1.11700  1.11712
2015-09-30 23:01:00  1.11701  1.11701  1.11701  1.11701  1.11708  1.11708
...
lowbid                             \
low    close     open     high      low    close
ctime
2015-09-30 23:00:00  1.11700  1.11712  1.11687  1.11697  1.11687  1.11697
2015-09-30 23:01:00  1.11708  1.11708  1.11699  1.11699  1.11699  1.11699
...

closebid
open     high      low    close
ctime
2015-09-30 23:00:00  1.11697  1.11697  1.11697  1.11697
2015-09-30 23:01:00  1.11708  1.11708  1.11708  1.11708

Gibt es dafür eine schnelle Lösung, die mir bitte jemand mitteilen möchte, ohne dass ich mich bis zu den Knien in das Pandas-Handbuch vertiefen muss?

Danke.

ps, es gibt diese Antwort: OHLC-Bestandsdaten mit Python und Pandas in einen anderen Zeitrahmen umwandeln – aber das ist schon 4 Jahre her, also hoffe ich, dass es eine gab einige Fortschritte.