Простий код для складних об'єднань

Чудова новина! У вас є доступ до даних ліги Next Gen Stats (NGS). NGS фіксує місцеположення та орієнтацію кожного гравця в кожному моменті розіграшу. Дані записуються 10 разів на секунду, тобто лише для пантів щотижня виходить понад 1,5 мільйона спостережень! Дані вже завантажено в датафрейм coords.

У вас також є загальні дані про кожен пант, що відповідають пантам, відстеженим у NGS. Рядки в цьому датафреймі, що має назву punts, ідентифікуються унікальними комбінаціями GameKey і PlayId.

Щоб об'єднати дані в середовищі електронних таблиць, ви б створили в кожній таблиці стовпець, який поєднує GameKey і PlayId, і зіставили б таблиці за новим стовпцем. Тут ви можете спробувати простий вираз merge, щоб об'єднати punts і coords.

Ця вправа є частиною курсу

Об'єднання даних у pandas для користувачів електронних таблиць

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Перегляньте перші 10 рядків punts. Зверніть увагу, що рядки унікальні для кожної комбінації GameKey-PlayId.
Перегляньте перші 10 рядків coords.
Об'єднайте два датафрейми, де punts — лівий датафрейм, а coords — правий датафрейм.
Перегляньте перші 15 рядків нового датафрейму punts_w_coords.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# View punts 
print(____.head(10))

# View coords
print(____.head(10))

# Merge data frames
punts_w_coords = ____.merge(____)

# View new data frame
print(____.head(15))

Редагувати та запускати код