Einfacher Code für komplexe Merges

Gute Nachrichten! Du hast Zugriff auf die Next Gen Stats (NGS) der Liga. NGS erfasst für jeden Spielzug die Position und Ausrichtung aller Spieler. Die Daten werden zehnmal pro Sekunde aufgezeichnet, was bedeutet, dass es allein für Punts pro Woche über 1,5 Millionen Beobachtungen gibt! Die Daten wurden bereits in einen DataFrame namens coords geladen.

Außerdem hast du allgemeine Spieldaten zu jedem Punt, die den von NGS verfolgten Punts entsprechen. Zeilen in diesem DataFrame, punts, werden durch eindeutige Kombinationen aus GameKey und PlayId identifiziert.

Um die Daten in einer Tabellenkalkulation zu verknüpfen, würdest du in jeder Tabelle eine Spalte erstellen, die GameKey und PlayId kombiniert, und die Tabellen anhand dieser neuen Spalte abgleichen. Hier kannst du mit einer einfachen merge-Anweisung punts und coords zusammenführen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Pandas-Joins für Spreadsheet-Nutzer

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Anleitung zur Übung

Zeige die ersten 10 Zeilen von punts an. Beachte, dass Zeilen für jede GameKey-PlayId-Kombination eindeutig sind.
Zeige die ersten 10 Zeilen von coords an.
Führe die beiden DataFrames zusammen, mit punts als linkem DataFrame und coords als rechtem DataFrame.
Zeige die ersten 15 Zeilen des neuen DataFrames punts_w_coords an.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# View punts 
print(____.head(10))

# View coords
print(____.head(10))

# Merge data frames
punts_w_coords = ____.merge(____)

# View new data frame
print(____.head(15))

Code bearbeiten und ausführen