質問編集履歴
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追記
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File without changes
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@@ -87,3 +87,23 @@
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time=DF1["time"][idx:idx+1]
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rate = df[df.time == pd.to_datetime(time).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:00.00')]["open"].values[0]
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再追記：
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DF1ｔDF2では欠損の有無が違うため、インデックスは同じではないです。
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例えば、
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DF１には、インデックス：10の2014年2月27日10：00のデータがあっても、
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DF２では2014年2月27日10：00のデータを持っていないため、インデックス10は2014年2月27日10：15のデータである
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ということがあります。
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その為、DF1のインデックスからDF2の同じインデックスを検索できないです。
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情報不足のため追記
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File without changes
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@@ -48,4 +48,42 @@
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お分かりの方お教えいただきたく思います。
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よろしくお願いいたします
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よろしくお願いいたします。
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すみません。情報が不足していたため追記させて頂きます。
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追記：
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FXのバックテストを作成しており、2つの同じ構成のDFがあり、
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DF１の2014年2月27日14：00の時間から、DF２の2014年2月27日14：15のデータを取得しようとしています。
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timeに格納しているのは、以下のデータになります。
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import dask.dataframe as dd
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import pandas as pd
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DF1 = dd.read_csv("DF1.csv", blocksize=None, encoding='UTF-8').compute()
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DF1['time'] = pd.to_datetime(DF1['time'])
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DF1 = DF1.set_index('time').resample(axis).agg(
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{'open': 'first', 'high': 'max', 'low': 'min', 'close': 'last', 'volume': 'sum'}).reset_index()
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for idx in range(DF1.shape[0])
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time=DF1["time"][idx:idx+1]
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rate = df[df.time == pd.to_datetime(time).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:00.00')]["open"].values[0]
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