Робота з часовими даними

Об'єднання даних у pandas для користувачів електронних таблиць

John Miller

Principal Data Scientist

Обʼєднання за допомогою .merge_ordered()

обʼєднання часових рядів без результату

pd.merge_ordered(cleveland, dallas, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'])
Об'єднання даних у pandas для користувачів електронних таблиць

Обʼєднання за допомогою .merge_ordered()

обʼєднання часових рядів

pd.merge_ordered(cleveland, dallas, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'])
Об'єднання даних у pandas для користувачів електронних таблиць

Інтерполяція даних

інтерполяція під час обʼєднання

pd.merge_ordered(tc2, td2, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'], fill_method='ffill')
Об'єднання даних у pandas для користувачів електронних таблиць

Інтерполяція даних

fgf

pd.merge_ordered(tc2, td2, on='Game_Date', 
                suffixes=['_CLE', '_DAL'], fill_method='ffill')
Об'єднання даних у pandas для користувачів електронних таблиць

Обʼєднання з найближчими датами-часами

  • pandas.merge_asof()
  • зіставляє з найближчою датою
  • подібно до VLOOKUP(range_lookup=TRUE)
pd.merge_asof(left_df, right_df,
              direction='backward')

Напрямки

  • "backward": найближча попередня дата

  • "forward": найближча дата — та сама або пізніша

  • "nearest": найближча дата незалежно від напряму

Об'єднання даних у pandas для користувачів електронних таблиць

Приклад merge_asof

merge_asof

pd.merge_asof(temps, impacts,
              left_on='Game_Date', right_index=True, direction='backward')
Об'єднання даних у pandas для користувачів електронних таблиць

Давайте потренуємось!

Об'єднання даних у pandas для користувачів електронних таблиць

Preparing Video For Download...