Mélanger index et colonnes
Il est temps d’examiner de plus près la sécurité des joueurs ! Mais d’abord, vous et votre équipe voulez trancher un pari sur la corrélation entre (1) le tour de draft où un joueur a été sélectionné et (2) son salaire actuel. Vous avez trouvé des données pertinentes sur un site de fantasy football via son API. Comme souvent avec les API, les données renvoyées sont au format JSON.
Le premier fichier a déjà été chargé dans un DataFrame appelé current. Vous allez charger un second fichier, draft.json. Comme son nom l’indique, ce fichier de données est au format JSON.
Cet exercice fait partie du cours
<cours>Fusions avec pandas pour les utilisateurs de feuilles de calcul</cours>Instructions de l’exercice
- Affichez les 5 premières lignes de
current. - Chargez
draft.jsonavecpd.read_json()et affichez les 5 premières lignes. - Fusionnez les deux DataFrames sur
player_id, en notant s’il s’agit de l’index ou d’une colonne de données. - Créez un nuage de points de
'draft_round'par rapport à'salary_millions'.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# View first 5 rows of 'current'
print(____.head())
# Load `draft.json` and view first 5 rows
draft = pd.____(____, orient='split')
print(draft.____())
# Merge data frames
players = current.merge(____, how='outer', left_index=____, right_on=____)
# Create scatter plot
players.plot.scatter(____, 'salary_millions')
plt.show()