Объединение в отношении «один ко многим»
Подготовительная работа выполнена — теперь можно объединить таблицы. Вы будете работать с game_matchups и punts. Вы уже убедились, что оба датафрейма готовы к слиянию. Осталось освежить память, быстро просмотрев данные, и написать код.
После объединения данных можно определить, сколько игр завершилось с определённым количеством пант-ударов: для этого нужно сгруппировать данные по GameKey и посчитать количество записей в столбце PlayId. Соответствующий код уже подготовлен.
Это упражнение является частью курса
Joins в pandas для пользователей электронных таблиц
Инструкции к упражнению
- Просмотрите первые 5 строк каждого датафрейма.
- Выполните внутреннее слияние данных, указав
puntsв качестве правого датафрейма, и просмотрите результат.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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()