在Rust中使用Polars重采样5分钟至15分钟时间序列遇阻求助

依赖配置 #

确保Cargo.toml中包含Polars的必要特性：

[dependencies]
polars = { version = "0.35.4", features = ["lazy", "csv", "dynamic_groupby"] }
chrono = "0.4.31"

完整实现代码 #

use polars::prelude::*;
use chrono::NaiveDateTime;

fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    // 读取CSV数据（适配你的数据格式，确保包含datetime、open、high、low、close列）
    let raw_df = CsvReader::from_path("your_data.csv")?
        .infer_schema(Some(100))
        .has_header(true)
        .finish()?;

    // 将字符串格式的datetime转换为Polars可识别的时间类型
    let parsed_df = raw_df.with_column(
        col("datetime")
            .str()
            .strptime(StrpTimeOptions::new("%Y-%m-%d %H:%M:%S"), false)
            .alias("datetime")
    )?;

    // 15分钟窗口重采样并生成OHLC
    let ohlc_df = parsed_df
        .lazy()
        // 基于datetime列做15分钟动态分组
        .groupby_dynamic([col("datetime")], [Duration::parse("15m")])
        // 定义OHLC各列的聚合规则
        .agg([
            col("open").first().alias("open"),
            col("high").max().alias("high"),
            col("low").min().alias("low"),
            col("close").last().alias("close"),
            // 若有其他列（如volume），可追加聚合规则，例如col("volume").sum().alias("volume")
        ])
        // 按时间排序保证序列正确
        .sort("datetime", Default::default())
        .collect()?;

    // 打印结果或保存到文件
    println!("{}", ohlc_df);
    ohlc_df.write_csv("resampled_ohlc.csv")?;

    Ok(())
}

问题原因与修正说明 #

1. 仅时间分组无列聚合：
   你之前的代码缺少agg步骤，groupby_dynamic仅完成分组逻辑，必须通过agg明确指定每列的聚合规则（如首值、最大值等），才能生成目标OHLC数据。

2. 添加by参数后重采样失效：
   groupby_dynamic的by参数用于指定额外的分组维度（比如多交易标的场景下的symbol列），如果错误将非分组维度的列加入by，会导致每个分组仅包含单条原始数据，重采样逻辑直接失效。
   若你的数据包含多维度（如不同交易对），正确写法如下：

   .groupby_dynamic([col("datetime")], [Duration::parse("15m")])
   .by([col("symbol")])
   .agg([...])
   

数据格式注意事项 #

• 确保CSV中的datetime列格式与代码中的解析规则（%Y-%m-%d %H:%M:%S）匹配，若为带时区的时间，需调整为chrono::DateTime<Utc>并修改解析逻辑。
• 确认open/high/low/close列是数值类型（Polars会自动推断，若异常可手动指定schema）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者nklsla