일대다 병합 완성하기
이제 본격적으로 테이블을 병합해 보겠습니다. game_matchups와 punts를 조인할 거예요. 앞에서 두 데이터 프레임이 준비되었음을 확인하셨죠. 남은 것은 잠깐 살펴보며 기억을 되살린 다음 코드를 작성하는 일뿐입니다.
데이터를 병합한 후에는 GameKey로 그룹화하고 PlayId 열의 항목 수를 세면, 특정 펀트 수가 있었던 경기 수를 알 수 있습니다. 관련 코드는 미리 제공되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
스프레드시트 사용자를 위한 Pandas 조인
연습 안내
- 각 데이터 프레임의 처음 5개 행을 확인하세요.
punts를 오른쪽 데이터 프레임으로 하여 내부 병합을 수행하고 결과를 확인하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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()