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.
이 연습은 강의의 일부입니다
효율적인 Python 코드 작성
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
win_perc_preds_loop = []
# Use a loop and .itertuples() to collect each row's predicted win percentage
for ____ in baseball_df.____():
runs_scored = ____.____
runs_allowed = ____.____
win_perc_pred = predict_win_perc(____, ____)
win_perc_preds_loop.append(____)