समय डेटा के साथ काम

स्प्रेडशीट उपयोगकर्ताओं के लिए Pandas Joins

John Miller

Principal Data Scientist

merge_ordered() से जॉइन करना

टाइम-सीरीज़ मर्ज, कोई परिणाम नहीं

pd.merge_ordered(cleveland, dallas, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'])
स्प्रेडशीट उपयोगकर्ताओं के लिए Pandas Joins

merge_ordered() से जॉइन करना

टाइम-सीरीज़ मर्ज

pd.merge_ordered(cleveland, dallas, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'])
स्प्रेडशीट उपयोगकर्ताओं के लिए Pandas Joins

डेटा का इंटरपोलेशन

मर्ज पर इंटरपोलेट करें

pd.merge_ordered(tc2, td2, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'], fill_method='ffill')
स्प्रेडशीट उपयोगकर्ताओं के लिए Pandas Joins

डेटा का इंटरपोलेशन

fgf

pd.merge_ordered(tc2, td2, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'], fill_method='ffill')
स्प्रेडशीट उपयोगकर्ताओं के लिए Pandas Joins

नज़दीकी तारीख-समय पर मर्ज करना

  • pandas.merge_asof()
  • निकटतम तारीख पर मैच करता है
  • VLOOKUP(range_lookup=TRUE) जैसा
pd.merge_asof(left_df, right_df,
              direction='backward')

दिशाएँ

  • "backward": सबसे नज़दीकी, जो पहले हो

  • "forward": सबसे नज़दीकी, बराबर या बाद की

  • "nearest": सबसे नज़दीकी, दिशा मायने नहीं

स्प्रेडशीट उपयोगकर्ताओं के लिए Pandas Joins

merge_asof उदाहरण

merge_asof

pd.merge_asof(temps, impacts,
              left_on='Game_Date', right_index=True, direction='backward')
स्प्रेडशीट उपयोगकर्ताओं के लिए Pandas Joins

अभ्यास करते हैं!

स्प्रेडशीट उपयोगकर्ताओं के लिए Pandas Joins

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