Verwendung von merge_asof()

Daten mit pandas verknüpfen

Aaren Stubberfield

Instructor

Verwendung von merge_asof()

Verknüpfung zweier Tabellen mit merge_asof

Ähnlich wie ein linksseitiger merge_ordered()-Join
- Ähnliche Funktionen wie merge_ordered()
Abgleich mit dem nächstgelegenen Wert, nicht mit dem exakten Wert
- Spalten, über die verknüpft wird, müssen sortiert sein

Verwendung von merge_asof()

Verknüpfung zweier Tabellen mit merge_asof

Ähnlich wie ein linksseitiger merge_ordered()-Join
- Ähnliche Funktionen wie merge_ordered()
Abgleich mit dem nächstgelegenen Wert, nicht mit dem exakten Wert
- Spalten, über die verknüpft wird, müssen sortiert sein

Datensätze

Tabellenname: visa

  date_time            close   
0 2017-11-17 16:00:00  110.32  
1 2017-11-17 17:00:00  110.24  
2 2017-11-17 18:00:00  110.065 
3 2017-11-17 19:00:00  110.04  
4 2017-11-17 20:00:00  110.0   
5 2017-11-17 21:00:00  109.9966
6 2017-11-17 22:00:00  109.82

Tabellenname: ibm

   date_time            close   
0  2017-11-17 15:35:12  149.3   
1  2017-11-17 15:40:34  149.13  
2  2017-11-17 15:45:50  148.98  
3  2017-11-17 15:50:20  148.99  
4  2017-11-17 15:55:10  149.11  
5  2017-11-17 16:00:03  149.25  
6  2017-11-17 16:05:06  149.5175
7  2017-11-17 16:10:12  149.57  
8  2017-11-17 16:15:30  149.59  
9  2017-11-17 16:20:32  149.82  
10 2017-11-17 16:25:47  149.96

Beispiel merge_asof()

pd.merge_asof(visa, ibm, on='date_time', 
              suffixes=('_visa','_ibm'))

  date_time            close_visa  close_ibm
0 2017-11-17 16:00:00  110.32      149.11   
1 2017-11-17 17:00:00  110.24      149.83   
2 2017-11-17 18:00:00  110.065     149.59   
3 2017-11-17 19:00:00  110.04      149.505  
4 2017-11-17 20:00:00  110.0       149.42   
5 2017-11-17 21:00:00  109.9966    149.26   
6 2017-11-17 22:00:00  109.82      148.97

Tabellenname: ibm

   date_time            close   
0  2017-11-17 15:35:12  149.3   
1  2017-11-17 15:40:34  149.13  
2  2017-11-17 15:45:50  148.98  
3  2017-11-17 15:50:20  148.99  
4  2017-11-17 15:55:10  149.11  
5  2017-11-17 16:00:03  149.25  
6  2017-11-17 16:05:06  149.5175
7  2017-11-17 16:10:12  149.57  
8  2017-11-17 16:15:30  149.59  
9  2017-11-17 16:20:32  149.82  
10 2017-11-17 16:25:47  149.96

Beispiel: merge_asof() mit Richtungsargument

pd.merge_asof(visa, ibm, on=['date_time'], 
              suffixes=('_visa','_ibm'), 
              direction='forward')

  date_time            close_visa  close_ibm
0 2017-11-17 16:00:00  110.32      149.25   
1 2017-11-17 17:00:00  110.24      149.6184 
2 2017-11-17 18:00:00  110.065     149.59   
3 2017-11-17 19:00:00  110.04      149.505  
4 2017-11-17 20:00:00  110.0       149.42   
5 2017-11-17 21:00:00  109.9966    149.26   
6 2017-11-17 22:00:00  109.82      148.97

Tabellenname: ibm

   date_time            close   
0  2017-11-17 15:35:12  149.3   
1  2017-11-17 15:40:34  149.13  
2  2017-11-17 15:45:50  148.98  
3  2017-11-17 15:50:20  148.99  
4  2017-11-17 15:55:10  149.11  
5  2017-11-17 16:00:03  149.25  
6  2017-11-17 16:05:06  149.5175
7  2017-11-17 16:10:12  149.57  
8  2017-11-17 16:15:30  149.59  
9  2017-11-17 16:20:32  149.82  
10 2017-11-17 16:25:47  149.96

Wann sollte merge_asof() verwendet werden?

Daten, die aus einem Prozess gesammelt wurden
Entwickeln eines Trainingssatzes (keine Datenlecks)

Lass uns üben!

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