Faire correspondre la mise à jour de prix la plus proche

Les prix des logements évoluent dans le temps, mais les demandes arrivent à des intervalles irréguliers. Pour analyser la précision des prix, vous souhaitez faire correspondre chaque demande à la mise à jour de prix la plus proche pour ce logement — qu’elle ait eu lieu avant ou après la demande.

polars est chargé sous pl, et les DataFrames inquiries et price_history sont à votre disposition, chacun avec les colonnes name et date.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Transformation de données avec Polars</cours>

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Instructions de l’exercice

Triez les deux DataFrames par date avant la jointure.
Utilisez le paramètre by pour faire la correspondance au sein de chaque logement via 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