Arbeta med tidsdata

Pandas-joins för kalkylbladanvändare

John Miller

Principal Data Scientist

Sammanfogning med .merge_ordered()

tidsserie-merge utan resultat

pd.merge_ordered(cleveland, dallas, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'])
Pandas-joins för kalkylbladanvändare

Sammanfogning med .merge_ordered()

tidsserie-merge

pd.merge_ordered(cleveland, dallas, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'])
Pandas-joins för kalkylbladanvändare

Interpolera data

interpolering vid merge

pd.merge_ordered(tc2, td2, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'], fill_method='ffill')
Pandas-joins för kalkylbladanvändare

Interpolera data

fgf

pd.merge_ordered(tc2, td2, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'], fill_method='ffill')
Pandas-joins för kalkylbladanvändare

Sammanfogning till närmaste datum och tid

  • pandas.merge_asof()
  • matchar på närmaste datum
  • liknar VLOOKUP(range_lookup=TRUE)
pd.merge_asof(left_df, right_df,
              direction='backward')

Riktningar

  • "backward": närmaste datum som är tidigare

  • "forward": närmaste datum lika med eller senare

  • "nearest": närmaste datum oavsett riktning

Pandas-joins för kalkylbladanvändare

Exempel på merge_asof

merge_asof

pd.merge_asof(temps, impacts,
              left_on='Game_Date', right_index=True, direction='backward')
Pandas-joins för kalkylbladanvändare

Nu kör vi en övning!

Pandas-joins för kalkylbladanvändare

Preparing Video For Download...