最も近い価格更新へのマッチング
掲載価格は時間とともに変化しますが、問い合わせは不規則な間隔で届きます。価格の妥当性を分析するために、各問い合わせをその物件の最も近い価格更新に結び付けたいとします。更新が問い合わせの前でも後でもかまいません。
polars は pl として読み込まれており、inquiries と price_history の DataFrame が利用できます。どちらにも name 列と date 列があります。
この演習はコースの一部です
Data Transformation with Polars
演習の手順
- 結合する前に、両方の DataFrame を
dateでソートしましょう。 byパラメータを使い、name列で各物件内だけで一致させます。- 戦略を設定して、前後どちらの方向でも最も近い日付を見つけましょう。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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)