Ugrás a fő tartalomra
🔒 Előnézet mód. Az első tizenöt Foundations lecke ingyenes; ez Pro. Indíts 7 napos trial-t, hogy feloldd a szerkesztőt, az AI tippeket és a tananyag többi részét. Kártya szükséges, bármikor lemondhatod a Dashboard-ban.7 napos trial indítása →
← KurzusokData Science AppliedModule 2 · Cleaning & Feature Engineering · Recapmerge_asof a visszafelé csatlakozáshoz időbenpredict50 / 104
+75 XP
Feladat
📝 **Kérdés:** Jósolja meg a kimeneti ajánlatok listáját a fenti részlethez. 📋 Válassza ki a megfelelő választ. 💡 **Tipp:** Ha nem biztos benne, olvassa el újra a fenti elméletet.
Találd ki a kimenetet

Olvasd el a kódot figyelmesen

import pandas as pd

trades = pd.DataFrame({
    'time': pd.to_datetime(['10:00:00', '10:00:05', '10:00:10']),
    'price': [100, 102, 101],
})
quotes = pd.DataFrame({
    'time': pd.to_datetime(['09:59:50', '10:00:03', '10:00:08']),
    'bid':  [99.5, 101.5, 100.5],
})

out = pd.merge_asof(trades, quotes, on='time', direction='backward')
print(out['bid'].tolist())

# direction='backward' → for each trade, take the latest quote whose
# time is AT or BEFORE the trade time.
# What does this print? Type your prediction.

Mit ír ki a program? Írd ide:

💬 Beszélgetés

Légy az első — tegyél fel kérdést vagy oszd meg egy tippet.
Jelentkezz be hogy csatlakozz a beszélgetéshez. Az olvasás ingyenes.
Beszélgetés betöltése…