Trovare le lacune in entrambi i DataFrame
Per i controlli di qualità dei dati, vuoi vedere tutte le righe di entrambi i DataFrame: annunci senza benchmark e benchmark senza annunci. Questo aiuta a individuare le lacune prima dell'analisi.
polars è caricato come pl, e i DataFrame hotels e type_benchmarks sono a tua disposizione.
Questo esercizio fa parte del corso
Trasformazione dei dati con Polars
Istruzioni dell'esercizio
- Esegui il join di
hotelscontype_benchmarkssutypeebeach, mantenendo tutte le righe di entrambi i DataFrame. - Usa
coalesce=Trueper evitare colonne di join duplicate.
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# Keep all rows from both DataFrames
full_view = hotels.____(
type_benchmarks,
on=["type", "beach"],
how="____",
# Avoid duplicate columns
coalesce=____
)
print(full_view.head())