DataStruct index 模块
指数数据结构模块，提供指数日线和分钟线数据结构的实现。
模块结构
index.pyIndexDayData
指数日线数据结构。
python
from FQData.DataStruct import IndexDayData
index_day = IndexDayData(df, dtype='index_day')继承自： QuotationDataStructBase, QuotationIndicatorsMixin, QuotationOperationsMixin, QuotationIOSMixin
初始化参数
| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
data | pd.DataFrame | - | DataFrame 数据 |
dtype | str | 'index_day' | 数据类型 |
if_fq | str | '' | 复权类型 |
属性
周期属性
| 属性 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
week | IndexDayData | 周线数据 |
month | IndexDayData | 月线数据 |
quarter | IndexDayData | 季线数据 |
year | IndexDayData | 年线数据 |
方法
resample
重采样为其他周期。
python
weekly = index_day.resample('W')
monthly = index_day.resample('M')
quarterly = index_day.resample('Q')参数：
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
level | str | 目标周期 ('W', 'M', 'Q', 'Y') |
返回： IndexDayData
IndexMinData
指数分钟线数据结构。
python
from FQData.DataStruct import IndexMinData
index_min = IndexMinData(df, dtype='index_min')继承自： QuotationDataStructBase, QuotationIndicatorsMixin, QuotationOperationsMixin, QuotationIOSMixin
初始化参数
| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
data | pd.DataFrame | - | DataFrame 数据 |
dtype | str | 'index_min' | 数据类型 |
if_fq | str | '' | 复权类型 |
数据预处理
自动筛选列：open, high, low, close, volume, amount, preclose, type
属性
分钟周期属性
| 属性 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
min5 | IndexMinData | 5 分钟线 |
min15 | IndexMinData | 15 分钟线 |
min30 | IndexMinData | 30 分钟线 |
min60 | IndexMinData | 60 分钟线 |
方法
resample
重采样为其他周期。
python
min_5 = index_min.resample('5min')
min_15 = index_min.resample('15min')参数：
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
level | str | 目标周期 ('5min', '15min', '30min', '60min') |
返回： IndexMinData
add_funcx
按证券分组应用函数（单索引）。
python
result = index_min.add_funcx(custom_func, arg1)参数：
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
func | function | 函数 |
返回： 函数执行结果
使用示例
基本使用
python
from FQData.DataStruct import IndexDayData, IndexMinData
index_day = IndexDayData(df)
print(index_day)
index_min = IndexMinData(min_df)
print(index_min)周线/月线
python
weekly = index_day.week
monthly = index_day.month
quarterly = index_day.quarter分钟重采样
python
min_5 = index_min.min5
min_15 = index_min.min15
min_30 = index_min.min30
min_60 = index_min.min60