如何用groupby按ticker和日期分组OHLC分钟数据？

方法一：直接用pd.Grouper针对索引分组 #

因为你的DataFrame索引是datetime类型，直接通过level参数指定索引，同时结合ticker列分组：

grouped = df.groupby(['ticker', pd.Grouper(level=0, freq='1D')])

如果你的索引是多级索引，把level=0改成对应datetime所在的层级编号即可。

方法二：提取日期为新列后分组 #

先从datetime索引中提取日期生成新列，再按ticker和新列分组，逻辑更直观：

# 从索引提取日期，生成新列
df['trade_date'] = df.index.date
# 按股票代码和日期分组
grouped = df.groupby(['ticker', 'trade_date'])

之前报错的原因说明 #

1. 第一种方法用key='index'报错：pd.Grouper的key参数是指定DataFrame列名，但你的datetime是索引不是列，所以找不到对应列，触发KeyError。
2. 第二种方法用key=df.index报错：key参数不接受数组类型输入，直接传索引数组会触发逻辑判断歧义的ValueError。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者a7dc