我有一個(gè)經(jīng)典的“高開低收”數(shù)據(jù)類型的數(shù)據(jù)框，在金融中很常見。每行為 1 分鐘。720 行。我用 Kraken 的這個(gè)代碼收集它：import urllib.request, json with urllib.request.urlopen("https://api.kraken.com/0/public/OHLC?pair=XXBTZEUR&interval=1") as url:    data = json.loads(url.read().decode())columns=['time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'vwap', 'volume', 'ount']data_DF=pd.DataFrame(data['result']['XXBTZEUR'],columns=columns)data_DF['open']=data_DF['open'].astype(float)data_DF['high']=data_DF['high'].astype(float)data_DF['low']=data_DF['low'].astype(float)data_DF['close']=data_DF['close'].astype(float)data_DF['volume']=data_DF['volume'].astype(float)data_DF['vwap']=data_DF['vwap'].astype(float)data_DF['ount']=data_DF['ount'].astype(int)data_DF['time']=pd.to_datetime(data_DF['time'],unit='s')data_DF.set_index('time',inplace=True)我現(xiàn)在需要將它匯總到不同的時(shí)間段。為了簡(jiǎn)單起見，讓我們假設(shè)只有經(jīng)典的 5 分鐘。每列必須根據(jù)不同的規(guī)則生成：開列必須是樣本開列值的第一個(gè)錯(cuò)誤；關(guān)閉列必須是樣本關(guān)閉列值的最后一個(gè)值；high 必須是樣本的 high 列值的最大值；低必須是樣本低列值的最小值；我試過data_DF5=data_DF['vwap'].resample('5Min').OHLC()但它為每列創(chuàng)建了一系列開盤高低收盤價(jià)。嗯，不是我要找的。我試過：data_DF5=data_DF['time'].resample('5Min')data_DF5['volume']=data_DF['volume'].resample('5Min').sum()data_DF5['open']=data_DF['open'].resample('5Min').first()data_DF5['close']=data_DF['close'].resample('5Min').last()data_DF5['high']=data_DF['high'].resample('5Min').max()data_DF5['low']=data_DF['low'].resample('5Min').min()旨在一次構(gòu)建一列數(shù)據(jù)框。我得到一個(gè)“無法打開‘hashtable_class_helper.pxi’：找不到文件”錯(cuò)誤，我無法理解。如果我改變第一行data_DF5=data_DF['vwap'].resample('5Min').mean()我得到了一個(gè)我什至無法解釋的數(shù)據(jù)框 [參見 (*)]。如果我改變第一行data_DF5=data_DF['vwap'].resample('5Min')我得到：'DatetimeIndexResampler' 對(duì)象不支持項(xiàng)目分配。我真的很茫然。我一直在尋找 stackoverflow 的其他問題，但似乎沒有一個(gè)涵蓋這種情況。另外，手冊(cè)頁似乎沒有就如何解決這一點(diǎn)。