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अलग-अलग तारीखों वाली Time Series को मर्ज करना

अमेरिका में स्टॉक और बॉन्ड मार्केट अलग-अलग दिनों में बंद रहते हैं। उदाहरण के लिए, बॉन्ड मार्केट Columbus Day (लगभग 12 Oct) और Veterans Day (लगभग 11 Nov) पर बंद रहता है, जबकि उन दिनों स्टॉक मार्केट खुला रहता है। यह देखने का एक तरीका कि किन तारीखों पर स्टॉक मार्केट खुला है और बॉन्ड मार्केट बंद है, यह है कि दोनों तारीख़ों के इंडेक्स को sets में बदलें और sets का अंतर लें.

pandas की .join() मेथड स्टॉक और बॉन्ड DataFrames को उन तारीखों पर merge करने का एक आसान टूल है जब दोनों मार्केट खुले हों.

Stock prices और 10-year US Government bond yields, जो FRED से डाउनलोड किए गए थे, पहले से stocks और bonds DataFrames में लोड हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Time Series Analysis

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • stocks.index और bonds.index की तारीख़ों को sets में बदलें.
  • stock set में से bond set का difference लें, ताकि वे तारीख़ें मिलें जिन पर स्टॉक मार्केट का डेटा है लेकिन बॉन्ड मार्केट का नहीं.
  • दोनों DataFrames को .join() मेथड से एक नए DataFrame stocks_and_bonds में merge करें, जिसकी syntax df1.join(df2) है.
    • तारीख़ों का intersection पाने के लिए आर्ग्युमेंट how='inner' का इस्तेमाल करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Import pandas
import pandas as pd

# Convert the stock index and bond index into sets
set_stock_dates = set(stocks.index)
set_bond_dates = set(___)

# Take the difference between the sets and print
print(set_stock_dates - ___)

# Merge stocks and bonds DataFrames using join()
stocks_and_bonds = ___
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