使用 merge_asof()

使用 pandas 進行資料表連接

Aaren Stubberfield

Instructor

使用 merge_asof()

使用 merge_asof 連接兩個資料表

  • 類似 merge_ordered() 的左連接
    • 與 merge_ordered() 有相似功能
  • 依最接近的鍵欄位比對，而非完全相同。
    • 合併用的「on」欄位必須已排序。
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使用 merge_asof()

使用 merge_asof 連接兩個資料表

  • 類似 merge_ordered() 的左連接
    • 與 merge_ordered() 有相似功能
  • 依最接近的鍵欄位比對，而非完全相同。
    • 合併用的「on」欄位必須已排序。
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資料集

資料表名稱：visa

  date_time            close   
0 2017-11-17 16:00:00  110.32  
1 2017-11-17 17:00:00  110.24  
2 2017-11-17 18:00:00  110.065 
3 2017-11-17 19:00:00  110.04  
4 2017-11-17 20:00:00  110.0   
5 2017-11-17 21:00:00  109.9966
6 2017-11-17 22:00:00  109.82

資料表名稱：ibm

   date_time            close   
0  2017-11-17 15:35:12  149.3   
1  2017-11-17 15:40:34  149.13  
2  2017-11-17 15:45:50  148.98  
3  2017-11-17 15:50:20  148.99  
4  2017-11-17 15:55:10  149.11  
5  2017-11-17 16:00:03  149.25  
6  2017-11-17 16:05:06  149.5175
7  2017-11-17 16:10:12  149.57  
8  2017-11-17 16:15:30  149.59  
9  2017-11-17 16:20:32  149.82  
10 2017-11-17 16:25:47  149.96
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merge_asof() 範例

pd.merge_asof(visa, ibm, on='date_time', 
              suffixes=('_visa','_ibm'))

  date_time            close_visa  close_ibm
0 2017-11-17 16:00:00  110.32      149.11   
1 2017-11-17 17:00:00  110.24      149.83   
2 2017-11-17 18:00:00  110.065     149.59   
3 2017-11-17 19:00:00  110.04      149.505  
4 2017-11-17 20:00:00  110.0       149.42   
5 2017-11-17 21:00:00  109.9966    149.26   
6 2017-11-17 22:00:00  109.82      148.97

資料表名稱：ibm

   date_time            close   
0  2017-11-17 15:35:12  149.3   
1  2017-11-17 15:40:34  149.13  
2  2017-11-17 15:45:50  148.98  
3  2017-11-17 15:50:20  148.99  
4  2017-11-17 15:55:10  149.11  
5  2017-11-17 16:00:03  149.25  
6  2017-11-17 16:05:06  149.5175
7  2017-11-17 16:10:12  149.57  
8  2017-11-17 16:15:30  149.59  
9  2017-11-17 16:20:32  149.82  
10 2017-11-17 16:25:47  149.96
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帶 direction 的 merge_asof() 範例

pd.merge_asof(visa, ibm, on=['date_time'], 
              suffixes=('_visa','_ibm'), 
              direction='forward')

  date_time            close_visa  close_ibm
0 2017-11-17 16:00:00  110.32      149.25   
1 2017-11-17 17:00:00  110.24      149.6184 
2 2017-11-17 18:00:00  110.065     149.59   
3 2017-11-17 19:00:00  110.04      149.505  
4 2017-11-17 20:00:00  110.0       149.42   
5 2017-11-17 21:00:00  109.9966    149.26   
6 2017-11-17 22:00:00  109.82      148.97

資料表名稱：ibm

   date_time            close   
0  2017-11-17 15:35:12  149.3   
1  2017-11-17 15:40:34  149.13  
2  2017-11-17 15:45:50  148.98  
3  2017-11-17 15:50:20  148.99  
4  2017-11-17 15:55:10  149.11  
5  2017-11-17 16:00:03  149.25  
6  2017-11-17 16:05:06  149.5175
7  2017-11-17 16:10:12  149.57  
8  2017-11-17 16:15:30  149.59  
9  2017-11-17 16:20:32  149.82  
10 2017-11-17 16:25:47  149.96
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何時使用 merge_asof()

  • 程序取樣的資料
  • 建立訓練集（避免資料外洩）
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