Работа с временными данными

Joins в pandas для пользователей электронных таблиц

John Miller

Principal Data Scientist

Объединение с .merge_ordered()

объединение временных рядов без результата

pd.merge_ordered(cleveland, dallas, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'])
Joins в pandas для пользователей электронных таблиц

Объединение с .merge_ordered()

объединение временных рядов

pd.merge_ordered(cleveland, dallas, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'])
Joins в pandas для пользователей электронных таблиц

Интерполяция данных

интерполяция при объединении

pd.merge_ordered(tc2, td2, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'], fill_method='ffill')
Joins в pandas для пользователей электронных таблиц

Интерполяция данных

fgf

pd.merge_ordered(tc2, td2, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'], fill_method='ffill')
Joins в pandas для пользователей электронных таблиц

Объединение по ближайшей дате и времени

  • pandas.merge_asof()
  • сопоставляет по ближайшей дате
  • аналог VLOOKUP(range_lookup=TRUE)
pd.merge_asof(left_df, right_df,
              direction='backward')

Направления

  • "backward": ближайшая более ранняя дата

  • "forward": ближайшая дата, равная или более поздняя

  • "nearest": ближайшая дата без ограничений

Joins в pandas для пользователей электронных таблиц

Пример merge_asof

merge_asof

pd.merge_asof(temps, impacts,
              left_on='Game_Date', right_index=True, direction='backward')
Joins в pandas для пользователей электронных таблиц

Давайте потренируемся!

Joins в pandas для пользователей электронных таблиц

Preparing Video For Download...