Dopasowywanie do najbliższego momentu w czasie
Postanawiasz wrócić do analizy puntów jako jednego z rodzajów niebezpiecznych zagrań. Jednym z dotychczasowych wyzwań było trudne dopasowanie danych o zagraniach do momentów wystąpienia wstrząśnień mózgu w ciągu sezonu – szczególnie w przypadku puntów. Uważasz, że pandas może tu pomóc.
Ramka danych z poprzedniego ćwiczenia, temps, jest już wczytana. Masz też ramkę danych o nazwie impacts, która zawiera daty każdego wstrząśnięcia mózgu podczas puntów. Zawiera ona również kolumnę pokazującą skumulowaną liczbę wstrząśnień w sezonie na dzień ostatniego zdarzenia. Obie ramki danych są widoczne na ekranie.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Pandas Joins dla użytkowników arkuszy kalkulacyjnych
Instrukcje do ćwiczenia
- Połącz dane, aby sprawdzić, ile wstrząśnień mózgu z puntów zostało zarejestrowanych na dzień każdej gry w
temps. Narysuj wykres przebiegu skumulowanej liczby wstrząśnień na daty meczów z Cleveland i Dallas. Ta część została już za ciebie wykonana.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Combine data
temps_and_hits = pd.____(____, impacts[['cume_count']],
left_on=____, right_index=____)
# Plot cumulative concussions
temps_and_hits.plot.line('Game_Date', 'cume_count', grid=True)
plt.show()