如何对多股票多级列索引OHLC数据进行重采样

通过yfinance拉取多只股票OHLC数据时，返回结果为两级列索引的DataFrame：第一级索引为OHLC字段名，第二级为股票名称。
单只股票下载场景下，按周重采样聚合的代码可正常运行；传入多只股票代码触发多级列结构时，代码运行报错。尝试stack、unstack调整数据结构未找到可行的重采样路径。

原实现代码：

import requests
import pandas as pd
import numpy as np
import yfinance as yf
from datetime import datetime, timedelta
N_DAYS_AGO = 15
now = datetime.now()
today = datetime(now.year,now.month,now.day, now.hour)
n_days_ago = today - timedelta(days=N_DAYS_AGO)

df = yf.download(['SPY','TLT'],  start=n_days_ago, end=now, interval = "60m")  #单只股票时无报错

ohlc_dict = {
    'Adj Close':'last',
    'Open':'first',
    'High':'max',
    'Low':'min',
    'Close':'last',
    'Volume':'sum'
    }

df_sample = df.resample('W-FRI', closed='left').agg(ohlc_dict)
df_sample  #传入2只股票时运行报错

原聚合逻辑使用的ohlc_dict为单级列匹配设计：字典key直接对应列名，value对应该列的聚合方法。多股票返回的MultiIndex列结构下，pandas无法将单层key的字典与多级列做匹配，因此触发报错。

无需反复转换行列结构，仅需针对多级列的每一列，匹配其第一级（字段层级）对应的聚合规则传入agg即可，仅需替换原重采样行的代码：

df_sample = df.resample('W-FRI', closed='left').agg(
    {col: ohlc_dict[col[0]] for col in df.columns}
)

该实现完全保留原聚合逻辑：

• Adj Close、Close取重采样周期内最后一个值
• Open取周期内第一个值
• High取周期内最大值
• Low取周期内最小值
• Volume取周期内累计和

返回结果仍保留「OHLC字段-股票代码」的两级列索引，和yfinance原始返回的结构完全一致。若需要规整列顺序，可追加一行排序代码：

df_sample = df_sample.sort_index(axis=1)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jon 310