最も近い時刻へのマッチング
危険なプレーの一種として、パントに立ち返って確認することにしました。シーズンを通じて脳震盪の発生タイミングとプレーデータを照合するのが難しい、特にパントで難しい、というのがこれまでの課題でした。ここで pandas を使えば助けになるかもしれないと考えています。
前の作業で作成したデータフレーム temps はすでに読み込まれています。さらに、パントで発生した各脳震盪の日付を含むデータフレーム impacts もあります。最新の発生時点でのシーズン累計の脳震盪件数を示す列も含まれています。両方のデータフレームは画面に表示されています。
この演習はコースの一部です
スプレッドシート利用者のためのPandas結合
演習の手順
- データを結合して、
tempsの各試合日に時点で記録されているパントによる脳震盪件数を確認しましょう。Cleveland と Dallas の試合日における累積脳震盪件数のランチャートをプロットします。これはすでに用意されています。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Combine data
temps_and_hits = pd.____(____, impacts[['cume_count']],
left_on=____, right_index=____)
# Plot cumulative concussions
temps_and_hits.plot.line('Game_Date', 'cume_count', grid=True)
plt.show()