Emparejar con la hora más cercana
Decides volver a analizar los despejes como un tipo de jugada peligrosa. Uno de los retos que has tenido es que ha sido difícil casar los datos de las jugadas con el momento de las conmociones a lo largo de la temporada, especialmente en los despejes. Piensas que pandas puede ayudarte aquí.
El data frame de tu trabajo anterior, temps, ya está cargado. También tienes un data frame llamado impacts que incluye las fechas de cada conmoción producida en despejes. Además, tiene una columna que muestra el recuento acumulado de conmociones en la temporada hasta la última ocurrencia. Los data frames aparecen en pantalla.
Este ejercicio forma parte del curso
Uniones en pandas para usuarios de hojas de cálculo
Instrucciones del ejercicio
- Combina los datos para ver cuántas conmociones por despejes se han registrado hasta cada día de partido en
temps. Traza un run chart del acumulado de conmociones en las fechas de partido de Cleveland y Dallas. Esto ya está hecho por ti.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Combine data
temps_and_hits = pd.____(____, impacts[['cume_count']],
left_on=____, right_index=____)
# Plot cumulative concussions
temps_and_hits.plot.line('Game_Date', 'cume_count', grid=True)
plt.show()