가장 가까운 가격 변경과 매칭하기
매물의 가격은 시간이 지나며 변하지만, 문의는 불규칙한 간격으로 도착합니다. 가격 책정의 정확도를 분석하려면, 각 문의를 해당 매물의 가장 가까운 가격 변경과 매칭하고자 합니다. 그 변경이 문의 이전이든 이후이든 상관없습니다.
polars는 pl로 로드되어 있으며, inquiries와 price_history DataFrame이 제공됩니다. 두 DataFrame 모두 name과 date 열을 갖고 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Polars로 하는 데이터 변환
연습 안내
- 조인하기 전에 두 DataFrame을
date기준으로 정렬하세요. name열을 사용해 각 매물 내부에서 매칭되도록by매개변수를 사용하세요.- 어느 방향이든 가장 가까운 날짜를 찾도록 전략을 설정하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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)