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  3. pandas で学ぶデータ結合
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merge_asof() を使って株価を分析する

あなたは株式市場の価格フィードを記録しています。本来は5分ごとに価格を追跡しようとしていますが、ネットワーク遅延のため、実際の記録はおおよそ5分間隔になっています。そこで、3つの銀行、JP Morgan (JPM)、Wells Fargo (WFC)、Bank Of America (BAC) の価格ログを取得しました。JP Morgan に対して他の2行の価格変化がどのように比較できるかを知りたいと考えています。そのため、まずはこれら3つのログを1つのテーブルに結合する必要があります。次に、pandas の .diff() メソッドを使って、時間とともにどのように価格が変化したかを計算します。最後に、その価格変化をプロットして、分析結果を確認しましょう。

3つのログファイルは、jpm、wells、bac という名前のテーブルとして読み込まれています。

Instruktioner

100 XP
  • merge_asof() を使い、jpm（左テーブル）と wells を date_time 列で結合し、時刻が最も「近い」行同士をマッチさせ、suffixes=('', '_wells') を指定してください。結果は jpm_wells に保存します。
  • merge_asof() を使い、jpm_wells（左テーブル）と bac を date_time 列で結合し、時刻が最も近い行同士をマッチさせ、suffixes=('_jpm', '_bac') を指定してください。結果は jpm_wells_bac に保存します。
  • price_diffs から close_jpm、close_wells、close_bac の終値をプロットしてください。