Fallstudie – Herausforderung, Teil 1

Es ist Zeit, von Anfang bis Ende einen brauchbaren Datensatz zu erstellen! Dein Team wird diese Daten nutzen, um ein Modell zu trainieren, das die Wahrscheinlichkeit einer Gehirnerschütterung bei jedem Spielzug vorhersagt. Der erste Teil deiner Herausforderung ist es, einen Datensatz mit neuen Spieldaten aus den Saisons 2017 und 2018 zu erstellen. Es sind vier DataFrames geladen:

matchups_2017: Teams, die in der Saison 2017 in jedem Spiel gegeneinander antraten
matchups_2018: Teams, die in der Saison 2018 in jedem Spiel gegeneinander antraten
conditions_2017: Spielorte und Wetter für jedes Spiel der Saison 2017
conditions_2018: Spielorte und Wetter für jedes Spiel der Saison 2018

Diese Übung ist Teil des Kurses

Pandas-Joins für Spreadsheet-Nutzer

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Anleitung zur Übung

Fasse die Match-up-Daten zusammen.
Fasse die Spieldaten zu den Bedingungen zusammen.
Erstelle einen DataFrame auf Spielebene auf Basis der neu zusammengeführten DataFrames.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Combine match-up data
matchups = ____([____, ____])

# Combine game conditions data
conditions = ____([____, ____])

# Combine game-level data frame
games = matchups.merge(____, how=____, on=____)

Code bearbeiten und ausführen