整合练习：预测胜率
一个 pandas DataFrame（baseball_df）已加载到您的会话中。为方便起见，一个描述 baseball_df 每列含义的字典已打印在控制台中。您可以在整个练习过程中随时参考这些说明。
您希望尝试使用球队在某赛季的总得分（'RS'）和总失分（'RA'）来"预测"该赛季的胜率，函数如下：
def predict_win_perc(RS, RA):
prediction = RS ** 2 / (RS ** 2 + RA ** 2)
return np.round(prediction, 2)
让我们比较您学到的多种方法，在 DataFrame 中为每个赛季（即每一行）计算"预测胜率"。
本练习是课程的一部分
高效编写 Python 代码
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
win_perc_preds_loop = []
# Use a loop and .itertuples() to collect each row's predicted win percentage
for ____ in baseball_df.____():
runs_scored = ____.____
runs_allowed = ____.____
win_perc_pred = predict_win_perc(____, ____)
win_perc_preds_loop.append(____)