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Misturando índices e colunas

Hora de investigar mais a fundo a segurança dos jogadores! Mas antes, você e o time querem resolver uma aposta sobre a correlação entre (1) a rodada do draft em que um jogador foi escolhido e (2) o salário atual. Você encontrou dados relevantes de jogadores em um site de fantasy football por meio da sua API. Como é comum em APIs, os dados retornados estão no formato JSON.

O primeiro arquivo já foi carregado em um data frame chamado current. Você vai carregar um segundo arquivo, draft.json. Como o nome do arquivo sugere, os dados estão em formato JSON.

Este exercício faz parte do curso

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Instruções do exercício

  • Visualize as 5 primeiras linhas de current.
  • Carregue draft.json usando pd.read_json() e veja as 5 primeiras linhas.
  • Una os dois data frames com base em player_id, observando se ele está no índice ou em uma coluna de dados.
  • Crie um gráfico de dispersão de 'draft_round' vs. 'salary_millions'.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# View first 5 rows of 'current'
print(____.head())

# Load `draft.json` and view first 5 rows
draft = pd.____(____, orient='split')
print(draft.____())

# Merge data frames
players = current.merge(____, how='outer', left_index=____,  right_on=____)

# Create scatter plot
players.plot.scatter(____, 'salary_millions')
plt.show()
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