Potrivirea la cel mai apropiat moment în timp
Decizi să te întorci și să analizezi punturile ca un tip de acțiune periculoasă. Una dintre provocările echipei tale din trecut a fost că a fost greu să corelezi datele despre acțiuni cu momentul apariției concusiilor de-a lungul sezonului, mai ales în cazul punturilor. Crezi că pandas te poate ajuta în acest sens.
DataFrame-ul din exercițiul anterior, temps, este deja încărcat. Ai, de asemenea, un DataFrame numit impacts, care include datele fiecărei concusii survenite la punturi. Acesta conține și o coloană cu numărul cumulat de concusii din sezon până la ultima apariție înregistrată. DataFrame-urile sunt afișate pe ecran.
Acest exercițiu face parte din cursul
Joins în Pandas pentru utilizatorii de foi de calcul
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Combină datele pentru a vedea câte concusii din punturi au fost înregistrate până la fiecare zi de meci din
temps. Trasează un grafic al evoluției concusiilor cumulate pentru datele meciurilor din Cleveland și Dallas. Acest pas a fost deja realizat pentru tine.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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()