Uniéndolo todo: Predecir el porcentaje de victorias
Se ha cargado un pandas DataFrame (baseball_df) en tu sesión. Para mayor comodidad, se ha impreso en tu consola un diccionario que describe cada columna dentro de baseball_df. Puedes hacer referencia a estas descripciones a lo largo del ejercicio.
Te gustaría intentar predecir el porcentaje de victorias de un equipo en una temporada determinada utilizando el total de carreras anotadas por el equipo en una temporada ('RS') y el total de carreras permitidas en una temporada ('RA') con la siguiente función:
def predict_win_perc(RS, RA):
prediction = RS ** 2 / (RS ** 2 + RA ** 2)
return np.round(prediction, 2)
Comparemos los enfoques que has aprendido para calcular un porcentaje de victorias previsto para cada temporada (o fila) de tu DataFrame.
Este ejercicio forma parte del curso
Escribir código Python eficiente
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
win_perc_preds_loop = []
# Use a loop and .itertuples() to collect each row's predicted win percentage
for ____ in baseball_df.____():
runs_scored = ____.____
runs_allowed = ____.____
win_perc_pred = predict_win_perc(____, ____)
win_perc_preds_loop.append(____)