複数テーブルの結合

今度は別の観点から、パント時の選手の位置をマッピングしたいと考えています。NextGenStats (NGS) では、すべてのプレーで全選手の位置と向きを毎秒10回記録していることを思い出してください。かなりのデータ量です！

分析の準備として、3つのデータフレームを結合します。以下はそれぞれの名前と概要です。

games: GameKey 単位の集約データ
punts: GameKey と PlayId 単位のプレーレベルデータ
ngs: GameKey、PlayId、GSISID（選手ID）、Time 単位の位置データ

チームメンバーが、各データフレームのインデックスを1行のコードで出力できるリスト内包表記を2行目に用意してくれています。リスト内包表記の詳細は、Python Data Science Toolbox Part 2 を参照してください。

games を基準のデータフレームとして、インデックスで内積結合（inner join）してください。
得られたデータフレームの先頭10行を表示します。
新しいフレームのインデックスに重複がないように確認してください。