处理不同的列名
按赛季类型（季前赛、常规赛、季后赛）查看平均气温会很有用。气象团队带来了好消息和（算是）坏消息……他们找到了 2016 年和 2017 年两个赛季的数据。不过，看起来他们自上次提供文件以来更改了命名规范。您需要先调整代码，再生成气温结果。
数据框 games_places 已加载，同时还提供了新的天气数据框 weather_new。
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
games_places的前 5 行，以及weather_new的前 5 行。 - 连接数据，仅保留两个数据集中都包含的比赛。
- 按赛季类型查看平均气温。
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 the first 5 rows of each data frame
print(____)
print(____)
# Join data frames
games_weather = games_places.____(____, left_on=____,
right_on=____, how=____)
# View average temperatures
print(games_weather.pivot_table(values='Temperature', index='SeasonType'))