Mit Zeitdaten arbeiten

Pandas-Joins für Spreadsheet-Nutzer

John Miller

Principal Data Scientist

Join mit .merge_ordered()

Zeitreihen-Merge ohne Ergebnis

pd.merge_ordered(cleveland, dallas, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'])
Pandas-Joins für Spreadsheet-Nutzer

Join mit .merge_ordered()

Zeitreihen-Merge

pd.merge_ordered(cleveland, dallas, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'])
Pandas-Joins für Spreadsheet-Nutzer

Daten interpolieren

Interpolation beim Merge

pd.merge_ordered(tc2, td2, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'], fill_method='ffill')
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Daten interpolieren

fgf

pd.merge_ordered(tc2, td2, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'], fill_method='ffill')
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Merge nach nächstem Datum/Uhrzeit

  • pandas.merge_asof()
  • passt zum nächstgelegenen Datum
  • ähnlich wie VLOOKUP(range_lookup=TRUE)
pd.merge_asof(left_df, right_df,
              direction='backward')

Richtungen

  • "backward": nächstliegendes früheres Datum

  • "forward": nächstliegendes gleiches oder späteres Datum

  • "nearest": nächstliegendes Datum, egal welche Richtung

Pandas-Joins für Spreadsheet-Nutzer

Beispiel: merge_asof

merge_asof

pd.merge_asof(temps, impacts,
              left_on='Game_Date', right_index=True, direction='backward')
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