Я пытаюсь сравнить данные прогнозируемых доступных часов с 2019 по 2022 год с данными фактических часов загрузки с 2017 по 2019 год. Проблема в том, что все соответствующие шкалы дат в каждом наборе данных имеют разные даты начала и окончания и разныеединицы масштаба.Мне нужно несколько советов о том, как лучше всего нормализовать все наборы данных в одной и той же шкале дат?
Доступные часы на 2019 год:
Date Forecasted.Available.Hours
1 2019-05-20 0.00
2 2019-05-27 23.32
3 2019-06-03 174.92
4 2019-06-10 174.92
5 2019-06-17 174.92
6 2019-06-24 180.92
7 2019-07-01 180.92
8 2019-07-08 174.92
9 2019-07-15 174.92
10 2019-07-22 172.92
Часы загрузки на 2017 год:
Date Actual.Duration
1 2017-05-28 86.964
2 2017-05-29 86.964
3 2017-05-30 86.964
4 2017-05-31 86.964
5 2017-06-01 86.964
6 2017-06-02 86.964
7 2017-06-03 86.964
8 2017-06-04 183.662
9 2017-06-05 183.662
10 2017-06-06 183.662
11 2017-06-07 183.662
12 2017-06-08 183.662
Аналогично для 2018, 2019.