用简单代码完成复杂合并
好消息!您可以访问联盟的 Next Gen Stats 数据(NGS)。NGS 会在每一次进攻中,记录每位球员的位置和朝向。数据以每秒 10 次的频率采集,这意味着仅弃踢(punts)每周就有超过 1.5 百万条观测!这些数据已加载到名为 coords 的数据框中。
您还拥有与 NGS 跟踪到的每次弃踢相对应的通用比赛数据。该数据框名为 punts,其中的行由 GameKey 与 PlayId 的唯一组合标识。
如果在电子表格中进行连接,您会先在每个表中创建一个将 GameKey 和 PlayId 合并后的列,然后基于该新列进行匹配。在这里,您可以尝试用一个简单的合并语句来连接 punts 和 coords。
本练习是课程的一部分
面向表格用户的 pandas 连接
练习说明
- 查看
punts的前 10 行。请注意,每个GameKey-PlayId组合对应唯一一行。 - 查看
coords的前 10 行。 - 合并这两个数据框,其中
punts作为左侧数据框,coords作为右侧数据框。 - 查看新数据框
punts_w_coords的前 15 行。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# View punts
print(____.head(10))
# View coords
print(____.head(10))
# Merge data frames
punts_w_coords = ____.merge(____)
# View new data frame
print(____.head(15))