時系列データの操作

スプレッドシート利用者のためのPandas結合

John Miller

Principal Data Scientist

.merge_ordered() での結合

time-series merge no result

pd.merge_ordered(cleveland, dallas, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'])
スプレッドシート利用者のためのPandas結合

.merge_ordered() での結合

time-series merge

pd.merge_ordered(cleveland, dallas, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'])
スプレッドシート利用者のためのPandas結合

データの補間

interpolate on merge

pd.merge_ordered(tc2, td2, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'], fill_method='ffill')
スプレッドシート利用者のためのPandas結合

データの補間

fgf

pd.merge_ordered(tc2, td2, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'], fill_method='ffill')
スプレッドシート利用者のためのPandas結合

最も近い日時での結合

  • pandas.merge_asof()
  • 近い日付でマッチ
  • VLOOKUP(range_lookup=TRUE) に類似
pd.merge_asof(left_df, right_df,
              direction='backward')

方向

  • "backward": 直近の過去の日付

  • "forward": 同日または将来で最も近い日付

  • "nearest": 過去/未来を問わず最も近い日付

スプレッドシート利用者のためのPandas結合

merge_asof の例

merge_asof

pd.merge_asof(temps, impacts,
              left_on='Game_Date', right_index=True, direction='backward')
スプレッドシート利用者のためのPandas結合

Passons à la pratique !

スプレッドシート利用者のためのPandas結合

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