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Multiple tables को join करना

अब आप एक अलग दिशा में बढ़ना चाहते हैं और punts के दौरान खिलाड़ी की positions को मैप करना चाहते हैं. आपको याद होगा कि NextGenStats (NGS) सिस्टम हर play में, सभी खिलाड़ियों के लिए, प्रति सेकंड 10 बार players की positions और orientations कैप्चर करता है. यह बहुत सारा डेटा है!

आप विश्लेषण की तैयारी के लिए तीन डेटा फ़्रेम join करेंगे. नीचे उनके नाम और विवरण दिए गए हैं.

  • games: GameKey के आधार पर high-level डेटा
  • punts: GameKey और PlayId के आधार पर play-level डेटा
  • ngs: GameKey, PlayId, GSISID (player id), और Time के आधार पर position डेटा

आपकी टीम के एक सदस्य ने line 2 पर एक list comprehension दी है, जो एक ही लाइन के कोड में हर डेटा फ़्रेम का index प्रिंट करती है. List comprehensions के बारे में अधिक जानकारी के लिए, Python Data Science Toolbox Part 2 देखें.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

स्प्रेडशीट उपयोगकर्ताओं के लिए Pandas Joins

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • games को primary डेटा फ़्रेम मानकर, index पर data frames को inner join करें.
  • resulting डेटा फ़्रेम की पहली 10 पंक्तियाँ देखें.
  • सुनिश्चित करें कि नए फ़्रेम के index में कोई डुप्लिकेट न हो.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# List the index of each data frame
print([[n for n in df.index.names] for df in [games, punts, ngs]])

# Inner join the data frames
games_all = ____.____([punts, ____], how=____)

# View first 10 rows of new frame
print(____.head(10))

# Check index for duplicates
print(____.index.____.sum())
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