Proste łączenie złożonych danych
Dobra wiadomość! Masz dostęp do danych Next Gen Stats (NGS) ligi. NGS rejestruje pozycję i orientację każdego zawodnika podczas każdej akcji. Dane są zapisywane 10 razy na sekundę – oznacza to ponad 1,5 miliona obserwacji tygodniowo tylko dla kopów! Dane zostały już wczytane do ramki danych o nazwie coords.
Masz też ogólne dane o każdym kopie, odpowiadające akcjom śledzonym przez NGS. Wiersze w tej ramce danych, o nazwie punts, są identyfikowane przez unikalne kombinacje wartości GameKey i PlayId.
Łącząc dane w arkuszu kalkulacyjnym, musiałbyś(-abyś) w każdej tabeli utworzyć kolumnę łączącą GameKey i PlayId, a następnie dopasować tabele na podstawie tej nowej kolumny. Tutaj możesz wypróbować proste wyrażenie merge, aby połączyć punts i coords.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Pandas Joins dla użytkowników arkuszy kalkulacyjnych
Instrukcje do ćwiczenia
- Wyświetl pierwsze 10 wierszy ramki danych
punts. Zwróć uwagę, że wiersze są unikalne dla każdej kombinacjiGameKey-PlayId. - Wyświetl pierwsze 10 wierszy ramki danych
coords. - Scal obie ramki danych, przyjmując
puntsjako lewą ramkę danych, acoordsjako prawą ramkę danych. - Wyświetl pierwsze 15 wierszy nowej ramki danych
punts_w_coords.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# View punts
print(____.head(10))
# View coords
print(____.head(10))
# Merge data frames
punts_w_coords = ____.merge(____)
# View new data frame
print(____.head(15))