Abgleich mit der nächsten Preisaktualisierung
Anzeigenpreise ändern sich im Laufe der Zeit, aber Anfragen gehen in unregelmäßigen Abständen ein. Um die Preisgenauigkeit zu analysieren, möchtest du jede Anfrage der nächstliegenden Preisaktualisierung dieser Anzeige zuordnen – egal, ob sie vor oder nach der Anfrage stattfand.
polars ist als pl geladen, und die DataFrames inquiries und price_history stehen dir zur Verfügung; beide enthalten die Spalten name und date.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Datentransformation mit Polars</Kurs>Übungsanweisungen
- Sortiere beide DataFrames vor dem Join nach
date. - Verwende den Parameter
by, um innerhalb jeder Anzeige über die Spaltenameabzugleichen. - Setze die Strategie so, dass das nächstliegende Datum in beide Richtungen gefunden wird.
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Sort and join on date
matches = inquiries.sort("____").____(
price_history.sort("____"),
on="date",
# Match within each listing
by="____",
# Find the closest date
strategy="____"
)
print(matches)