Coder simplement pour des fusions complexes

Bonne nouvelle ! Vous avez accès aux données Next Gen Stats (NGS) de la ligue. NGS capture la position et l’orientation de chaque joueur, sur chaque action. Les données sont enregistrées 10 fois par seconde, ce qui représente plus de 1,5 million d’observations par semaine rien que pour les punts ! Les données ont déjà été chargées dans un DataFrame appelé coords.

Vous disposez également de données générales sur chaque punt qui correspondent aux punts suivis par NGS. Les lignes de ce DataFrame, appelé punts, sont identifiées par des combinaisons uniques de GameKey et PlayId.

Pour joindre les données dans un tableur, vous créeriez une colonne dans chaque table combinant GameKey et PlayId, puis vous feriez correspondre les tables à partir de cette nouvelle colonne. Ici, vous pouvez essayer une instruction de fusion simple pour joindre punts et coords.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Fusions avec pandas pour les utilisateurs de feuilles de calcul</cours>

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Instructions de l’exercice

Affichez les 10 premières lignes de punts. Notez que les lignes sont uniques pour chaque combinaison GameKey-PlayId.
Affichez les 10 premières lignes de coords.
Fusionnez les deux DataFrames avec punts comme DataFrame de gauche et coords comme DataFrame de droite.
Affichez les 15 premières lignes du nouveau DataFrame, punts_w_coords.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

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

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

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

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

Modifier et exécuter le code