如何在Pandas中保留OHLC数据末尾非完整3小时重采样区间？

现有一份以Datetime为索引的OHLC数据DataFrame，需要执行从早7点开始的3小时区间重采样，即使每日末尾仅剩余2小时数据，也需生成对应区间的重采样结果。当前使用的重采样代码如下：

df = df.resample('3H', offset='07h00min').agg(
    {'open': 'first', 'high': 'max', 'low': 'min', 'close': 'last', 'volume': 'sum'})

但输出结果中，每日22:00、23:00的数据因未构成完整3小时区间而未被纳入，请问如何确保生成包含该2小时数据的22:00区间？

默认的resample仅保留完整时间区间，要包含末尾不完整的区间，只需在参数中添加closed='left'、label='left'，同时指定origin='start_day'锚定每日7点的起始逻辑：

df = df.resample('3H', offset='07h00min', closed='left', label='left', origin='start_day').agg(
    {'open': 'first', 'high': 'max', 'low': 'min', 'close': 'last', 'volume': 'sum'})

参数解释 #

• closed='left'：设置区间左闭合，即每个区间包含起始时间点、不包含结束时间点，这样哪怕末尾区间时长不足3小时，只要存在起始时间对应的有效数据，就会被保留。
• label='left'：用区间的左端点作为重采样后索引的标签，刚好匹配你需要的22:00作为区间标识的需求。
• origin='start_day'：确保每日的重采样起始点严格从当天7点开始，避免跨天偏移导致的逻辑混乱。

如果数据存在跨天场景，还可以通过df.index.max()验证重采样后的索引是否包含末尾的不完整区间，确保所有数据都被覆盖。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ruslan