Sari la conținutul principal
🔒 Mod previzualizare. Primele cincisprezece lecții Foundations sunt gratuite; aceasta este Pro. Pornește un trial de 7 zile pentru a debloca editorul, sugestiile AI și restul programului. Card necesar, anulează oricând în Dashboard.Pornește trial de 7 zile →
← CursuriData Science AppliedModule 2 · Cleaning & Feature Engineering · Recapmerge_asof pentru alăturarea înapoi la timppredict50 / 104
+75 XP
Sarcină
📝 **Întrebare:** Preziceți lista de sume licitate de ieșire pentru fragmentul de mai sus. 📋 Alegeți răspunsul potrivit. 💡 **Sugestie:** Recitiți teoria de mai sus dacă nu sunteți sigur.
Prezice ieșirea

Citește codul cu atenție

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.

Ce va afișa programul? Scrie aici:

💬 Discuție

Fii primul — pune o întrebare sau împărtășește un sfat.
Conectează-te pentru a te alătura discuției. Citirea este gratuită.
Se încarcă discuția…