Lavorare con i dati temporali

Join con pandas per chi usa i fogli di calcolo

John Miller

Principal Data Scientist

Join con .merge_ordered()

frazione temporale unione senza risultato

pd.merge_ordered(cleveland, dallas, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'])
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Join con .merge_ordered()

unione serie temporali

pd.merge_ordered(cleveland, dallas, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'])
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Interpolare i dati

interpolazione nell'unione

pd.merge_ordered(tc2, td2, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'], fill_method='ffill')
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Interpolare i dati

fgf

pd.merge_ordered(tc2, td2, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'], fill_method='ffill')
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Unire alla data/ora più vicina

  • pandas.merge_asof()
  • abbina alla data più vicina
  • simile a VLOOKUP(range_lookup=TRUE)
pd.merge_asof(left_df, right_df,
              direction='backward')

Direzioni

  • "backward": data più vicina precedente

  • "forward": data più vicina uguale o successiva

  • "nearest": data più vicina in assoluto

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Esempio di merge_asof

merge_asof

pd.merge_asof(temps, impacts,
              left_on='Game_Date', right_index=True, direction='backward')
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Passons à la pratique !

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