Finalizarea unui join unu-la-mai-mulți
Cu partea dificilă rezolvată, e momentul să îmbini tabelele. Vei face join între game_matchups și punts. Poate îți amintești că anterior ai stabilit că cadrele de date sunt pregătite. Tot ce mai rămâne este să îți reîmprospătezi memoria cu o privire rapidă și apoi să scrii codul.
După îmbinarea datelor, putem determina numărul de meciuri care au avut un anumit număr de pase de punt, grupând după GameKey și numărând intrările din coloana PlayId. Codul a fost furnizat pentru tine.
Acest exercițiu face parte din cursul
Joins în Pandas pentru utilizatorii de foi de calcul
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Vizualizează primele 5 rânduri din fiecare cadru de date.
- Realizează un inner join cu
puntsca cadru de date din dreapta și vizualizează rezultatul.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# View first 5 rows of each data frame
print(____.head(), '\n', ____.head())
# Merge data frames
games_all = ____.merge(____, how='____')
print(____.head(10))
# Produce counts of games by number of punts
counts = games_all.groupby('GameKey')['PlayId'].size()
counts.hist()
plt.xlabel("Punts per Game")
plt.ylabel("Number of Games")
plt.show()