Réaliser une jointure un-à-plusieurs
Le plus gros du travail est fait : il est temps de fusionner les tables. Vous allez joindre game_matchups et punts. Vous vous souvenez sans doute qu’auparavant vous avez vérifié que les DataFrames étaient prêts. Il ne reste plus qu’à vous rafraîchir la mémoire avec un rapide coup d’œil, puis à écrire le code.
Après la fusion, nous pourrons déterminer le nombre de matchs ayant un certain nombre de punts en regroupant par GameKey, puis en comptant le nombre d’entrées dans la colonne PlayId. Le code vous est fourni.
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 chaque DataFrame.
- Effectuez une jointure interne en utilisant
puntscomme DataFrame de droite, puis affichez le résultat
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# View first 5 rows of each data frame
print(____.head(), '\n', ____.head())
# Merge data frames
games_all = ____.merge(____, how='____')
print(____.head(10))
# Produce counts of games by number of punts
counts = games_all.groupby('GameKey')['PlayId'].size()
counts.hist()
plt.xlabel("Punts per Game")
plt.ylabel("Number of Games")
plt.show()