이름이 다를 때 처리하기
시즌 유형별(프리, 정규, 포스트) 평균 기온을 확인하면 유용할 수 있어요. 날씨 팀으로부터 희소식과 약간의 악재가 함께 도착했네요… 2016년과 2017년 시즌 모두에 대한 데이터를 찾았다고 해요. 다만, 마지막으로 받았던 파일 이후로 명명 규칙이 바뀐 것 같아요. 온도를 계산하기 전에 코드를 조금 수정해야 합니다.
games_places 데이터 프레임과 새 날씨 데이터 프레임인 weather_new가 로드되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
스프레드시트 사용자를 위한 Pandas 조인
연습 안내
games_places의 처음 5개 행과weather_new의 처음 5개 행을 확인하세요.- 두 데이터셋 모두에 포함된 경기만 포함되도록 조인하세요.
- 시즌 유형별 평균 기온을 확인하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# View the first 5 rows of each data frame
print(____)
print(____)
# Join data frames
games_weather = games_places.____(____, left_on=____,
right_on=____, how=____)
# View average temperatures
print(games_weather.pivot_table(values='Temperature', index='SeasonType'))