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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 GameKeyPlayId 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 GameKeyPlayId 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 puntscoords

本练习是课程的一部分

面向表格用户的 pandas 连接

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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))
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