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Utiliser une jointure externe pour sélectionner des acteurs

Un aspect intéressant des jointures externes, c'est que comme elles renvoient toutes les lignes des deux tableaux fusionnés et des valeurs nulles là où il n'y a pas de correspondance, vous pouvez les utiliser pour repérer les lignes qui n'ont pas d'équivalent dans l'autre tableau. Pour l'essayer vous-même, on vous fournit deux tableaux contenant la liste des acteur·rice·s de deux films populaires : Iron Man 1 et Iron Man 2. La plupart ont joué dans les deux. Utilisez une jointure externe pour trouver les acteur·rice·s qui n'ont pas joué dans les deux films.

Le tableau Iron Man 1 s'appelle iron_1_actors, et celui de Iron Man 2 s'appelle iron_2_actors. Les deux tableaux ont été chargés pour vous et quelques lignes ont été affichées pour que vous voyiez leur structure.

Venn graph with no overlap

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Assembler des données avec pandas

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Instructions de l’exercice

  • Enregistrez dans iron_1_and_2 la fusion de iron_1_actors (gauche) avec iron_2_actors au moyen d'une jointure externe sur la colonne id, et définissez les suffixes à ('_1','_2').
  • Créez un index qui renvoie True si name_1 ou name_2 sont nuls, et False autrement.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Merge iron_1_actors to iron_2_actors on id with outer join using suffixes
iron_1_and_2 = iron_1_actors.merge(____,
                                     ____,
                                     ____,
                                     suffixes=____)

# Create an index that returns true if name_1 or name_2 are null
m = ((iron_1_and_2['name_1'].____) | 
     (iron_1_and_2['____'].____))

# Print the first few rows of iron_1_and_2
print(iron_1_and_2[m].head())
Modifier et exécuter le code