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वन-टू-मैनी मर्ज पूरा करना

कठिन काम हो चुका है, अब उन टेबल्स को मर्ज करने का समय है। आप game_matchups और punts को जॉइन करेंगे। आपको याद होगा कि पहले आपने तय किया था कि डेटा फ़्रेम तैयार हैं। अब बस एक बार जल्दी से देखकर याद ताज़ा कीजिए और फिर कोड लिखिए।

डेटा मर्ज करने के बाद, हम GameKey के आधार पर ग्रुप करके और PlayId कॉलम में एंट्रीज़ की गिनती करके यह निर्धारित कर सकते हैं कि किसी गेम में कितने punts हुए। इसका कोड आपके लिए पहले से दिया गया है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

स्प्रेडशीट उपयोगकर्ताओं के लिए Pandas Joins

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • हर डेटा फ़्रेम की शुरुआती 5 पंक्तियाँ देखें.
  • punts को राइट-साइड डेटा फ़्रेम रखते हुए inner merge करें और परिणाम देखें

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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()
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