Unirea mai multor tabele

Acum vrei să explorezi o altă direcție și să mapezi pozițiile jucătorilor în timpul punturilor. Poate îți amintești că sistemul NextGenStats (NGS) înregistrează pozițiile și orientările jucătorilor de 10 ori pe secundă, pentru toți jucătorii, la fiecare acțiune de joc. E o cantitate uriașă de date!

Vei uni trei date frame-uri pentru a pregăti analiza. Mai jos găsești numele și descrierile lor.

games: date generale pe GameKey
punts: date la nivel de acțiune, pe GameKey și PlayId
ngs: date despre poziții, pe GameKey, PlayId, GSISID (id jucător) și Time

Un coleg de echipă ți-a furnizat o expresie de tip list comprehension pe linia 2, pentru a afișa indexul fiecărui date frame într-o singură linie de cod. Pentru mai multe informații despre list comprehensions, consultă Python Data Science Toolbox Part 2.

Acest exercițiu face parte din cursul

Joins în Pandas pentru utilizatorii de foi de calcul

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Unește datele frame-urile pe index folosind inner join, cu games ca date frame primar.
Vizualizează primele 10 rânduri ale date frame-ului rezultat.
Asigură-te că indexul noului frame nu conține duplicate.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# List the index of each data frame
print([[n for n in df.index.names] for df in [games, punts, ngs]])

# Inner join the data frames
games_all = ____.____([punts, ____], how=____)

# View first 10 rows of new frame
print(____.head(10))

# Check index for duplicates
print(____.index.____.sum())

Editează și rulează codul