Mescolare indici e colonne
È il momento di approfondire la sicurezza dei giocatori! Ma prima, tu e il team volete chiudere una scommessa sulla correlazione tra (1) il giro del draft in cui un giocatore è stato scelto e (2) lo stipendio attuale. Sei riuscito a trovare dati rilevanti sui giocatori da un sito di fantasy football tramite la sua API. Come spesso accade con le API, i dati restituiti sono in formato JSON.
Il primo file è già stato caricato in un data frame chiamato current. Caricherai un secondo file, draft.json. Come suggerisce il nome del file, i dati sono in formato JSON.
Questo esercizio fa parte del corso
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Istruzioni dell'esercizio
- Visualizza le prime 5 righe di
current. - Carica
draft.jsonusandopd.read_json()e visualizza le prime 5 righe. - Unisci i due data frame su
player_id, verificando se è nell'indice o in una colonna dei dati. - Crea uno scatter plot di
'draft_round'vs.'salary_millions'.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# View first 5 rows of 'current'
print(____.head())
# Load `draft.json` and view first 5 rows
draft = pd.____(____, orient='split')
print(draft.____())
# Merge data frames
players = current.merge(____, how='outer', left_index=____, right_on=____)
# Create scatter plot
players.plot.scatter(____, 'salary_millions')
plt.show()