Trabalhando com dados de tempo

Junções no pandas para usuários de planilhas

John Miller

Principal Data Scientist

Juntando com .merge_ordered()

junção de séries temporais sem resultado

pd.merge_ordered(cleveland, dallas, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'])
Junções no pandas para usuários de planilhas

Juntando com .merge_ordered()

junção de séries temporais

pd.merge_ordered(cleveland, dallas, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'])
Junções no pandas para usuários de planilhas

Interpolando dados

interpolar na junção

pd.merge_ordered(tc2, td2, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'], fill_method='ffill')
Junções no pandas para usuários de planilhas

Interpolando dados

fgf

pd.merge_ordered(tc2, td2, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'], fill_method='ffill')
Junções no pandas para usuários de planilhas

Mesclando pela data‑hora mais próxima

  • pandas.merge_asof()
  • combina pela data mais próxima
  • parecido com VLOOKUP(range_lookup=TRUE)
pd.merge_asof(left_df, right_df,
              direction='backward')

Direções

  • "backward": data mais próxima anterior

  • "forward": data mais próxima igual ou posterior

  • "nearest": data mais próxima, qualquer lado

Junções no pandas para usuários de planilhas

Exemplo de merge_asof

merge_asof

pd.merge_asof(temps, impacts,
              left_on='Game_Date', right_index=True, direction='backward')
Junções no pandas para usuários de planilhas

Vamos praticar!

Junções no pandas para usuários de planilhas

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