Trabajar con datos temporales

Uniones en pandas para usuarios de hojas de cálculo

John Miller

Principal Data Scientist

Unir con .merge_ordered()

fusión de series temporales sin resultado

pd.merge_ordered(cleveland, dallas, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'])
Uniones en pandas para usuarios de hojas de cálculo

Unir con .merge_ordered()

fusión de series temporales

pd.merge_ordered(cleveland, dallas, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'])
Uniones en pandas para usuarios de hojas de cálculo

Interpolar datos

interpolar al unir

pd.merge_ordered(tc2, td2, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'], fill_method='ffill')
Uniones en pandas para usuarios de hojas de cálculo

Interpolar datos

fgf

pd.merge_ordered(tc2, td2, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'], fill_method='ffill')
Uniones en pandas para usuarios de hojas de cálculo

Unir por la fecha-hora más cercana

  • pandas.merge_asof()
  • hace coincidir la fecha más cercana
  • similar a VLOOKUP(range_lookup=TRUE)
pd.merge_asof(left_df, right_df,
              direction='backward')

Direcciones

  • "backward": fecha más cercana anterior

  • "forward": fecha más cercana igual o posterior

  • "nearest": fecha más cercana, sin importar el orden

Uniones en pandas para usuarios de hojas de cálculo

Ejemplo de merge_asof

merge_asof

pd.merge_asof(temps, impacts,
              left_on='Game_Date', right_index=True, direction='backward')
Uniones en pandas para usuarios de hojas de cálculo

¡Vamos a practicar!

Uniones en pandas para usuarios de hojas de cálculo

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