Travailler avec des données temporelles

Fusions avec pandas pour les utilisateurs de feuilles de calcul

John Miller

Principal Data Scientist

Jointure avec .merge_ordered()

fusion séries temporelles sans résultat

pd.merge_ordered(cleveland, dallas, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'])
Fusions avec pandas pour les utilisateurs de feuilles de calcul

Jointure avec .merge_ordered()

fusion séries temporelles

pd.merge_ordered(cleveland, dallas, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'])
Fusions avec pandas pour les utilisateurs de feuilles de calcul

Interpolation des données

interpolation lors de la fusion

pd.merge_ordered(tc2, td2, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'], fill_method='ffill')
Fusions avec pandas pour les utilisateurs de feuilles de calcul

Interpolation des données

fgf

pd.merge_ordered(tc2, td2, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'], fill_method='ffill')
Fusions avec pandas pour les utilisateurs de feuilles de calcul

Fusionner sur la date-heure la plus proche

  • pandas.merge_asof()
  • fait correspondre la date la plus proche
  • similaire à RECHERCHEV(plplage_vraie=VRAI)
pd.merge_asof(left_df, right_df,
              direction='backward')

Directions

  • "backward" : date la plus proche antérieure

  • "forward" : date la plus proche égale ou postérieure

  • "nearest" : date la plus proche, sans condition

Fusions avec pandas pour les utilisateurs de feuilles de calcul

Exemple de merge_asof

merge_asof

pd.merge_asof(temps, impacts,
              left_on='Game_Date', right_index=True, direction='backward')
Fusions avec pandas pour les utilisateurs de feuilles de calcul

Passons à la pratique !

Fusions avec pandas pour les utilisateurs de feuilles de calcul

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