Naar hoofdinhoud
🔒 Voorbeeldmodus. De eerste vijftien Foundations-lessen zijn gratis; deze is Pro. Start een 7-daagse trial om de editor, AI-hints en de rest van het curriculum te ontgrendelen. Kaart vereist, op elk moment opzegbaar in Dashboard.Start 7-daagse trial →
← CursussenData Science AppliedModule 2 · Cleaning & Feature Engineering · Recapmerge_asof voor op tijd achterwaarts meedoenpredict50 / 104
+75 XP
Opdracht
📝 **Vraag:** Voorspel de uitvoerbodlijst voor het bovenstaande fragment. 📋 Kies het juiste antwoord. 💡 **Hint:** Herlees de bovenstaande theorie als je het niet zeker weet.
Voorspel uitvoer

Lees de code zorgvuldig

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.

Wat zal het programma uitprinten? Schrijf hier:

💬 Discussie

Wees de eerste — stel een vraag of deel een tip.
Log in om mee te doen aan de discussie. Lezen is gratis.
Discussie laden…