Faire correspondre la mise à jour de prix la plus proche

Les prix des annonces évoluent dans le temps, mais les demandes arrivent à intervalles irréguliers. Pour analyser la justesse des prix, vous souhaitez associer chaque demande à la mise à jour de prix la plus proche pour cette annonce — qu'elle ait eu lieu avant ou après la demande.

polars est importé sous pl, et les DataFrames inquiries et price_history sont à votre disposition, tous deux avec les colonnes name et date.

Cette activité fait partie du cours

Transformation de données avec Polars

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Instructions de l’exercice

Triez les deux DataFrames par date avant la jointure.
Utilisez le paramètre by pour faire correspondre à l'intérieur de chaque annonce à l'aide de la colonne name.
Définissez la stratégie pour trouver la date la plus proche dans un sens comme dans l'autre.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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)

Modifier et exécuter le code