处理时间数据

面向表格用户的 pandas 连接

John Miller

Principal Data Scientist

使用 .merge_ordered() 连接

时间序列合并无结果

pd.merge_ordered(cleveland, dallas, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'])
面向表格用户的 pandas 连接

使用 .merge_ordered() 连接

时间序列合并

pd.merge_ordered(cleveland, dallas, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'])
面向表格用户的 pandas 连接

插值数据

合并时插值

pd.merge_ordered(tc2, td2, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'], fill_method='ffill')
面向表格用户的 pandas 连接

插值数据

fgf

pd.merge_ordered(tc2, td2, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'], fill_method='ffill')
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按最近日期时间合并

  • pandas.merge_asof()
  • 按最近日期匹配
  • 类似 VLOOKUP(range_lookup=TRUE)
pd.merge_asof(left_df, right_df,
              direction='backward')

方向

  • "backward"：最近且更早的日期

  • "forward"：最近且相同或更晚的日期

  • "nearest"：不考虑方向的最近日期

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merge_asof 示例

merge_asof

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

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