python - 時系列データをパンダで変換し、ハイストックを介してグラフを表示するにはどうすればよいですか

Question

私は（金融株式取引データ）としていくつかの時系列データを持っています：

TIMESTAMP    PRICE     VOLUME
1294311545    24990  1500000000
1294317813    25499  5000000000
1294318449    25499   100000000

それらを価格列 (始値、高値、安値、終値) に基づいて OHLC 値 (JSON リスト) に変換し、highstock JS フレームワークを使用して OHLC グラフとして表示する必要があります。出力は次のようになります。

[{'time':'2013-09-01','open':24999,'high':25499,'low':24999,'close':25000,'volume':15000000},
 {'time':'2013-09-02','open':24900,'high':25600,'low':24800,'close':25010,'volume':16000000},
 {...}]

たとえば、私のサンプルには 1 日の 10 個のデータがあり、出力には 10 個のデータすべての最高価格、最低価格、その日の最初の価格、その日の最後の価格という2013-09-011 つのオブジェクトがあります。 、全 10 個のデータの合計ボリュームである必要があります。highlowopenclosevolume

おそらくそれができるpythonライブラリpandasがあることは知っていますが、まだ試すことができませんでした。

更新: 提案として、私は resample() を次のように使用します:

df['VOLUME'].resample('H', how='sum')
df['PRICE'].resample('H', how='ohlc')

しかし、結果をマージする方法は?