K 线命名空间 / future.py

kline.intervals

详细列举生成切分点参数 `intervals`: 是一个`list`, 元素可以是以下两种: - 两个元素，(dt.time(9, 0, 0), dt.time(9, 10, 0)), 表示 "09:00:00" - "09:10:00" 作为一个k线 - 三个元素，(dt.time(9, 0, 0), 1, dt.time(9, 10, 0)), 表示从

可执行示例returns: Exprkline

输入 / 输出

输入

datetime, open, high, low, close, volume

输入项	类型	示例
`datetime`	`Datetime`	2026-01-01 09:30:00
`open`	`Float64`	9.9
`high`	`Float64`	10.25
`low`	`Float64`	9.68
`close`	`Float64`	10.0
`volume`	`Int64`	1000

输出

项目	说明
返回类型	`Expr`
输出对象	Expr；执行后得到 Polars DataFrame
输出语义	输出列由算子、alias 或底层实现决定；需要稳定列名时显式使用 alias。
执行方式	用 col(...).runtime() 或 col.with_cols(...).runtime() 创建执行计划后 calc_data。
核心调用	`col("datetime", "open", "high", "low", "close", "volume").kline.intervals([(dt.time(9, 30), dt.time(9, 35))])`

打印输入 / 打印输出

下面内容来自本页示例代码真实执行后的 stdout，不是手写占位。

打印输入

print(data)

shape: (20, 6)
┌─────────────────────┬──────┬───────┬───────┬───────┬────────┐
│ datetime            ┆ open ┆ high  ┆ low   ┆ close ┆ volume │
│ ---                 ┆ ---  ┆ ---   ┆ ---   ┆ ---   ┆ ---    │
│ datetime[μs]        ┆ f64  ┆ f64   ┆ f64   ┆ f64   ┆ i64    │
╞═════════════════════╪══════╪═══════╪═══════╪═══════╪════════╡
│ 2026-01-01 09:30:00 ┆ 9.9  ┆ 10.25 ┆ 9.68  ┆ 10.0  ┆ 1000   │
│ 2026-01-01 09:31:00 ┆ 10.3 ┆ 10.55 ┆ 9.98  ┆ 10.2  ┆ 1147   │
│ 2026-01-01 09:32:00 ┆ 10.0 ┆ 10.35 ┆ 9.78  ┆ 10.1  ┆ 1294   │
│ 2026-01-01 09:33:00 ┆ 10.6 ┆ 10.85 ┆ 10.28 ┆ 10.5  ┆ 1441   │
│ 2026-01-01 09:34:00 ┆ 10.6 ┆ 10.95 ┆ 10.38 ┆ 10.7  ┆ 1588   │
│ …                   ┆ …    ┆ …     ┆ …     ┆ …     ┆ …      │
│ 2026-01-01 09:45:00 ┆ 12.5 ┆ 12.75 ┆ 12.18 ┆ 12.4  ┆ 1645   │
│ 2026-01-01 09:46:00 ┆ 12.1 ┆ 12.45 ┆ 11.88 ┆ 12.2  ┆ 1792   │
│ 2026-01-01 09:47:00 ┆ 12.8 ┆ 13.05 ┆ 12.48 ┆ 12.7  ┆ 1939   │
│ 2026-01-01 09:48:00 ┆ 12.8 ┆ 13.15 ┆ 12.58 ┆ 12.9  ┆ 1306   │
│ 2026-01-01 09:49:00 ┆ 13.2 ┆ 13.45 ┆ 12.88 ┆ 13.1  ┆ 1453   │
└─────────────────────┴──────┴───────┴───────┴───────┴────────┘

打印输出

print(out)

shape: (1, 7)
┌──────────────┬──────┬──────┬──────┬───────┬────────┬─────────────┐
│ datetime     ┆ open ┆ high ┆ low  ┆ close ┆ volume ┆ is_finished │
│ ---          ┆ ---  ┆ ---  ┆ ---  ┆ ---   ┆ ---    ┆ ---         │
│ datetime[ms] ┆ f64  ┆ f64  ┆ f64  ┆ f64   ┆ f64    ┆ bool        │
╞══════════════╪══════╪══════╪══════╪═══════╪════════╪═════════════╡
│ null         ┆ null ┆ null ┆ null ┆ null  ┆ null   ┆ null        │
└──────────────┴──────┴──────┴──────┴───────┴────────┴─────────────┘

调用

Python

col("datetime", "open", "high", "low", "close", "volume").kline.intervals([(dt.time(9, 30), dt.time(9, 35))])

参数	类型	默认值	说明
`intervals`	`list[Tuple[dt.time, dt.time] \| Tuple[dt.time, int, dt.time]]`	`必填`	位置参数

源码参数说明

`intervals`: 是一个`list`, 元素可以是以下两种:

    - 两个元素，(dt.time(9, 0, 0), dt.time(9, 10, 0)), 表示 "09:00:00" - "09:10:00" 作为一个k线
    - 三个元素，(dt.time(9, 0, 0), 1, dt.time(9, 10, 0)), 表示从当天的 "09:00:00" 到 下一个交易日的 "09:10:00"作为一个k线

例子
```python
col("t", "c", "v", "bid1", "ask1", "bid1_v", "ask1_v").kline.intervals([
    (dt.time(9, 0, 0), dt.time(9, 10, 0)),
    (dt.time(9, 10, 0), dt.time(9, 20, 0))
])

完整代码

本页完整例子会执行真实的 calc_data 或对象调用。

展开可复制完整代码

Python

import datetime as dt
import polars as pl
import qust as qs
from qust import col, pms

data = pl.DataFrame(
    {
        "datetime": ['2026-01-01 09:30:00', '2026-01-01 09:31:00', '2026-01-01 09:32:00', '2026-01-01 09:33:00', '2026-01-01 09:34:00', '2026-01-01 09:35:00', '2026-01-01 09:36:00', '2026-01-01 09:37:00', '2026-01-01 09:38:00', '2026-01-01 09:39:00', '2026-01-01 09:40:00', '2026-01-01 09:41:00', '2026-01-01 09:42:00', '2026-01-01 09:43:00', '2026-01-01 09:44:00', '2026-01-01 09:45:00', '2026-01-01 09:46:00', '2026-01-01 09:47:00', '2026-01-01 09:48:00', '2026-01-01 09:49:00'],
        "open": [9.9, 10.3, 10.0, 10.6, 10.6, 10.5, 10.8, 11.2, 10.7, 11.4, 11.5, 11.5, 11.8, 12.2, 11.7, 12.5, 12.1, 12.8, 12.8, 13.2],
        "high": [10.25, 10.55, 10.35, 10.85, 10.95, 10.75, 11.15, 11.45, 11.05, 11.65, 11.85, 11.75, 12.15, 12.45, 12.05, 12.75, 12.45, 13.05, 13.15, 13.45],
        "low": [9.68, 9.98, 9.78, 10.28, 10.38, 10.18, 10.58, 10.88, 10.48, 11.08, 11.28, 11.18, 11.58, 11.88, 11.48, 12.18, 11.88, 12.48, 12.58, 12.88],
        "close": [10.0, 10.2, 10.1, 10.5, 10.7, 10.4, 10.9, 11.1, 10.8, 11.3, 11.6, 11.4, 11.9, 12.1, 11.8, 12.4, 12.2, 12.7, 12.9, 13.1],
        "volume": [1000, 1147, 1294, 1441, 1588, 1735, 1102, 1249, 1396, 1543, 1690, 1837, 1204, 1351, 1498, 1645, 1792, 1939, 1306, 1453],
    }
).with_columns(pl.col("datetime").str.to_datetime())

print("算子:")
print('kline.intervals')
print("场景:")
print('K 线处理：把 tick/分钟行情整理成 K 线或周期切片。')
print("模式:")
print('可执行示例：构造表达式并运行 calc_data。')
print("输入列:")
print('datetime, open, high, low, close, volume')
print("调用:")
print('col("datetime", "open", "high", "low", "close", "volume").kline.intervals([(dt.time(9, 30), dt.time(9, 35))])')
print("输入数据:")
print(data)
expr = col("datetime", "open", "high", "low", "close", "volume").kline.intervals([(dt.time(9, 30), dt.time(9, 35))])
df = col(expr).runtime()
out = df.calc_data(data)
print("输出:")
print(out)

改成业务代码

改哪里	怎么改
列名	把示例 DataFrame 里的列名换成你的真实列名，列顺序保持和用法一致。
参数	只改函数括号里的参数；不要随意改变 `rolling/over/batch/select` 的链式层级。
输出名	需要稳定输出列名时，在表达式尾部加 `.alias("name")`。
调试	先打印输入数据和调用字符串，再执行 `calc_data`；报 schema 错时先检查列数和 dtype。

注意事项

- 参数类型与预期不一致会导致运行时报错或返回空值。

来源

项目	位置
源码文件	`future.py`
类/对象	`Kline`