KDB + вроде asof объединяются для данных временных рядов в пандах?
KDB + имеетА.Я. функция, которая обычно используется для объединения таблиц по столбцам времени.
Вот пример, где у меня есть таблицы сделок и котировок, и я получаю преобладающую котировку для каждой сделки.
q)5# t
time sym price size
-----------------------------
09:30:00.439 NVDA 13.42 60511
09:30:00.439 NVDA 13.42 60511
09:30:02.332 NVDA 13.42 100
09:30:02.332 NVDA 13.42 100
09:30:02.333 NVDA 13.41 100
q)5# q
time sym bid ask bsize asize
-----------------------------------------
09:30:00.026 NVDA 13.34 13.44 3 16
09:30:00.043 NVDA 13.34 13.44 3 17
09:30:00.121 NVDA 13.36 13.65 1 10
09:30:00.386 NVDA 13.36 13.52 21 1
09:30:00.440 NVDA 13.4 13.44 15 17
q)5# aj[`time; t; q]
time sym price size bid ask bsize asize
-----------------------------------------------------
09:30:00.439 NVDA 13.42 60511 13.36 13.52 21 1
09:30:00.439 NVDA 13.42 60511 13.36 13.52 21 1
09:30:02.332 NVDA 13.42 100 13.34 13.61 1 1
09:30:02.332 NVDA 13.42 100 13.34 13.61 1 1
09:30:02.333 NVDA 13.41 100 13.34 13.51 1 1
Как я могу сделать ту же операцию, используя панд? Я работаю с фреймами данных торговли и котировки, где индекс - datetime64.
In [55]: quotes.head()
Out[55]:
bid ask bsize asize
2012-09-06 09:30:00.026000 13.34 13.44 3 16
2012-09-06 09:30:00.043000 13.34 13.44 3 17
2012-09-06 09:30:00.121000 13.36 13.65 1 10
2012-09-06 09:30:00.386000 13.36 13.52 21 1
2012-09-06 09:30:00.440000 13.40 13.44 15 17
In [56]: trades.head()
Out[56]:
price size
2012-09-06 09:30:00.439000 13.42 60511
2012-09-06 09:30:00.439000 13.42 60511
2012-09-06 09:30:02.332000 13.42 100
2012-09-06 09:30:02.332000 13.42 100
2012-09-06 09:30:02.333000 13.41 100
Я вижу, что у pandas есть функция asof, но она не определена в DataFrame, только в объекте Series. Я думаю, можно было бы пройтись по каждой из Серий и выровнять их по очереди, но мне интересно, есть ли лучший способ?