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दोनों DataFrames में gaps ढूँढना

डेटा क्वालिटी जाँच के लिए, आप दोनों DataFrames की सभी पंक्तियाँ देखना चाहते हैं — ऐसे listings जिनके benchmarks नहीं हैं और ऐसे benchmarks जिनके listings नहीं हैं. यह विश्लेषण से पहले gaps पहचानने में मदद करता है.

polars pl के रूप में लोड है, और DataFrames hotels और type_benchmarks आपके लिए उपलब्ध हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Polars के साथ Data Transformation

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • hotels को type_benchmarks के साथ type और beach पर join करें, और दोनों DataFrames की सभी पंक्तियाँ बनाए रखें.
  • डुप्लिकेट join कॉलम से बचने के लिए coalesce=True का उपयोग करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Keep all rows from both DataFrames
full_view = hotels.____(
    type_benchmarks,
    on=["type", "beach"],
    how="____",
    # Avoid duplicate columns
    coalesce=____
)

print(full_view.head())
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