Semi join v praxi

Některé skladby s nejvyššími tržbami pocházejí z TV pořadů nebo jsou jiné nemuzikální audio nahrávky. Máš k dispozici tabulku faktur s položkami, které generují největší příjmy, a také tabulku nemuzikálních skladeb ze streamovací služby. V tomto cvičení použiješ semi join k nalezení nemuzikálních skladeb s nejvyššími tržbami.

Tabulky non_mus_tcks, top_invoices a genres jsou už načtené.

Toto cvičení je součástí kurzu

Joining Data with pandas

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Spoj non_mus_tcks a top_invoices podle sloupce tid pomocí inner join. Výsledek ulož jako tracks_invoices.
Pomocí .isin() vyfiltruj z non_mus_tcks řádky, kde se tid nachází ve sloupci tid tabulky tracks_invoices. Výsledek ulož jako top_tracks.
Seskup top_tracks podle gid a spočítej řádky sloupce tid. Výsledek ulož jako cnt_by_gid.
Spoj cnt_by_gid s tabulkou genres podle sloupce gid a výsledek vypiš.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Merge the non_mus_tcks and top_invoices tables on tid
tracks_invoices = ____.merge(____)

# Use .isin() to subset non_mus_tcks to rows with tid in tracks_invoices
top_tracks = _____[non_mus_tcks['tid'].isin(____)]

# Group the top_tracks by gid and count the tid rows
cnt_by_gid = top_tracks.groupby(['gid'], as_index=False).agg({'tid':____})

# Merge the genres table to cnt_by_gid on gid and print
print(____)

Upravit a spustit kód