匹配最近的價格更新
房源價格會隨時間變動，但詢問來得不規則。為了分析定價的準確性，你想把每筆詢問，對應到該房源最近的一次價格更新——不論發生在詢問之前或之後。
polars 已載入為 pl，inquiries 與 price_history 這兩個 DataFrame 已可使用，且都含有 name 與 date 欄位。
本練習屬於課程
使用 Polars 進行資料轉換
練習說明
- 在進行連接前，先將兩個 DataFrame 依
date排序。 - 使用
by參數，利用name欄位在各房源內進行匹配。 - 設定策略以在任一方向找到距離最近的日期。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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)