Dopasowywanie do najbliższej aktualizacji ceny
Ceny ofert zmieniają się w czasie, a zapytania napływają w nieregularnych odstępach. Żeby przeanalizować trafność wycen, chcesz dopasować każde zapytanie do najbliższej aktualizacji ceny danej oferty — niezależnie od tego, czy nastąpiła przed zapytaniem, czy po nim.
polars jest załadowany jako pl, a DataFramy inquiries i price_history są dostępne — oba zawierają kolumny name i date.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Transformacje danych z Polars
Instrukcje do ćwiczenia
- Posortuj oba DataFramy według kolumny
dateprzed złączeniem. - Użyj parametru
by, aby dopasowywać wiersze w obrębie tej samej oferty na podstawie kolumnyname. - Ustaw strategię tak, aby znajdować najbliższą datę w dowolnym kierunku.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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)