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Récapitulatif Prévoir le pourcentage de victoires

Un DataFrame « pandas » (baseball_df) a été chargé dans votre session. Pour plus de commodité, un dictionnaire décrivant chaque colonne de baseball_df a été imprimé dans votre console. Vous pouvez vous référer à ces descriptions tout au long de l'exercice.

Vous souhaitez estimer le pourcentage de victoires d'une équipe pour une saison donnée en utilisant le nombre total de points marqués par l'équipe au cours d'une saison ('RS') et le nombre total de points concédés au cours d'une saison ('RA') à l'aide de la fonction suivante :

def predict_win_perc(RS, RA):

    prediction = RS ** 2 / (RS ** 2 + RA ** 2)

    return np.round(prediction, 2)

Comparons les approches que vous avez apprises pour calculer un pourcentage de victoires prévu pour chaque saison (ou ligne) dans votre DataFrame.

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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

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(____)
Modifier et exécuter le code