使用pandas将多个重叠的ohlc csv合并为一个排序的csv文件

Pandas是一种流行的数据分析和操作工具，它提供了广泛的功能来处理和分析结构化数据。在处理多个重叠的OHLC（开盘价、最高价、最低价和收盘价）CSV文件并将它们合并为一个排序的CSV文件时，可以使用Pandas来简化和加快这个过程。

下面是使用Pandas将多个重叠的OHLC CSV合并为一个排序的CSV文件的步骤：

1. 导入必要的库：

import pandas as pd
import glob

1. 读取所有的OHLC CSV文件并合并：

# 获取所有的OHLC CSV文件路径
file_paths = glob.glob('path_to_directory/*.csv')

# 创建一个空的DataFrame
df_merged = pd.DataFrame()

# 逐个读取并合并CSV文件
for file_path in file_paths:
    df = pd.read_csv(file_path)
    df_merged = df_merged.append(df, ignore_index=True)

1. 对合并后的DataFrame进行排序：

df_merged.sort_values(by=['timestamp'], inplace=True)

1. 将合并后的DataFrame保存为CSV文件：

df_merged.to_csv('merged_ohlc.csv', index=False)

在上述步骤中，需要将'path_to_directory'替换为包含OHLC CSV文件的目录路径。这些文件将按照文件名的字母顺序进行合并和排序。

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