Emparejar con la actualización de precio más cercana

Los precios de los anuncios cambian con el tiempo, pero las consultas llegan a intervalos irregulares. Para analizar la precisión de los precios, quieres emparejar cada consulta con la actualización de precio más cercana de ese anuncio, haya ocurrido antes o después de la consulta.

polars está cargado como pl, y tienes disponibles los DataFrames inquiries y price_history, ambos con las columnas name y date.

Este ejercicio forma parte del curso

Transformación de datos con Polars

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Instrucciones del ejercicio

Ordena ambos DataFrames por date antes de realizar el join.
Usa el parámetro by para emparejar dentro de cada anuncio usando la columna name.
Establece la estrategia para encontrar la fecha más cercana en cualquier dirección.

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# 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)

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