Python中基于DataFrame获取指定区间数据最小值的实现咨询

前提说明 #

假设你的DataFrame是按时间从旧到新排列（即最后一行是最新的5分钟K线），如果数据顺序不对，先执行排序：

df = df.sort_values('timestamp')

以下示例均以low列（最低价）为例，你可以替换为open/high/close/volume等任意列；如果需要取多列的整体最小值，可参考末尾补充说明。

需求实现代码 #

1. 获取最近3条数据中的最小值

# 取最后3行low列的最小值
recent_3_min = df['low'].tail(3).min()

2. 获取最近50条数据（排除最新1条）中的最小值
   这里指排除最新的1条K线，取它之前的连续50条数据：

recent_50_excl_1_min = df['low'].iloc[-51:-1].min()

3. 获取最近50条数据（排除最新2条）中的最小值
   排除最新的2条K线，取它之前的连续50条数据：

recent_50_excl_2_min = df['low'].iloc[-52:-2].min()

4. 获取最近50条数据（排除最新3条）中的最小值
   排除最新的3条K线，取它之前的连续50条数据：

recent_50_excl_3_min = df['low'].iloc[-53:-3].min()

补充：取多列的整体最小值 #

如果需要获取某几列（比如所有价格字段）的整体最小值，以需求1为例：

# 取最近3条数据中open/high/low/close列的整体最小值
recent_3_multi_col_min = df.tail(3)[['open', 'high', 'low', 'close']].min().min()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者zafer