Faire correspondre à l’heure la plus proche
Vous décidez de revenir sur les punts, un type d’action potentiellement dangereux. L’un des défis passés de votre équipe a été la difficulté à faire correspondre les données de jeu au moment des commotions cérébrales tout au long de la saison, en particulier pour les punts. Vous pensez que pandas pourrait vous aider ici.
La table issue de votre travail précédent, temps, est déjà chargée. Vous disposez aussi d’une table appelée impacts qui contient les dates de chaque commotion survenue lors d’un punt. Elle comprend également une colonne indiquant le cumul des commotions pour la saison à la date de la dernière survenue. Les tables sont affichées à l’écran.
Cet exercice fait partie du cours
<cours>Fusions avec pandas pour les utilisateurs de feuilles de calcul</cours>Instructions de l’exercice
- Combinez les données pour voir combien de commotions liées aux punts ont été enregistrées à chaque jour de match dans
temps. Tracez un graphique d’évolution du cumul des commotions aux dates de match de Cleveland et Dallas. Cela a déjà été fait pour vous.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# 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()