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अभ्यास

모두 합쳐 보기: 승률 예측하기

세션에 pandas DataFrame(baseball_df)이 로드되어 있습니다. 편의를 위해 baseball_df의 각 열을 설명하는 사전이 콘솔에 출력되어 있으니, 연습 문제 전반에서 참고하세요.

다음 함수로 한 시즌 동안 팀이 득점한 총 득점('RS')과 실점한 총 실점('RA')을 사용해 해당 시즌의 팀 승률을 예측해 보려고 합니다:

def predict_win_perc(RS, RA):
    prediction = RS ** 2 / (RS ** 2 + RA ** 2)
    return np.round(prediction, 2)

이제 DataFrame의 각 시즌(또는 행)에 대해 예상 승률을 계산하는 여러 방법을 비교해 보겠습니다.

निर्देश 1/4

undefined XP
    1
    2
    3
    4
  • for 루프와 .itertuples()를 사용해 predict_win_perc() 함수로 baseball_df의 각 행에 대한 승률을 예측하세요. 각 행의 예측 승률을 win_perc_pred로 저장하고, 이를 win_perc_preds_loop 리스트에 추가하세요.