如何基于DataFrame历史数据新增列计算过去5分钟最低价格

你可以用pandas的时间滚动窗口功能实现需求，步骤如下：

• 转换DateTime列为pandas时间格式，按时间升序排序后设为索引
• 调用rolling方法指定5分钟时间窗口，计算窗口内Price最小值
• 将计算结果赋值给新列lowest price即可

完整代码示例 #

import pandas as pd

# 示例数据构造，实际使用时替换为读取你的数据即可，比如df = pd.read_csv("你的文件路径")
df = pd.DataFrame({
    'DateTime': [
        '23/11/2021 23:59', '23/11/2021 23:58', '23/11/2021 23:57',
        '23/11/2021 23:56', '23/11/2021 23:55', '23/11/2021 23:54',
        '23/11/2021 23:53', '23/11/2021 23:52', '23/11/2021 23:51'
    ],
    'Price': [57540.60, 57560.96, 57581.44, 57617.08, 57710.88, 57654.52, 57635.68, 57644.85, 57626.73]
})

# 转换时间格式，按时间排序后设为索引
df['DateTime'] = pd.to_datetime(df['DateTime'], format='%d/%m/%Y %H:%M')
df = df.sort_values('DateTime', ascending=True).set_index('DateTime')

# 计算过去5分钟（含当前时间点）的最低价格
df['lowest price'] = df['Price'].rolling(window='5T', closed='both').min()

# 可选：将DateTime从索引恢复为普通列
df = df.reset_index()

• window='5T'是pandas内置的时间偏移写法，代表5分钟的时间窗口，和固定取前N行的窗口不同，该写法会严格按时间区间计算，即使中间有缺失的时间点也不会出错
• closed='both'代表窗口包含左右边界，也就是会把当前时间点和刚好5分钟整的时间点的价格纳入计算，如果你不需要包含当前时间点的价格，可以调整为closed='left'
• 请根据你实际的DateTime字符串格式调整pd.to_datetime中的format参数，避免时间转换出错

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sirimiri