Correspondendo à atualização de preço mais próxima

Os preços dos anúncios mudam ao longo do tempo, mas as consultas chegam em intervalos irregulares. Para analisar a precisão dos preços, você quer corresponder cada consulta à atualização de preço mais próxima daquele anúncio — tenha ela acontecido antes ou depois da consulta.

polars está carregado como pl, e os DataFrames inquiries e price_history estão disponíveis para você, ambos com as colunas name e date.

Este exercicio faz parte do curso

Transformação de Dados com Polars

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Instruções do exercicio

Ordene ambos os DataFrames por date antes de fazer o join.
Use o parâmetro by para corresponder dentro de cada anúncio usando a coluna name.
Defina a estratégia para encontrar a data mais próxima em qualquer direção.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# 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)

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