두 DataFrame 모두에서의 누락 항목 찾기

데이터 품질 점검을 위해 두 DataFrame의 모든 행을 확인하고자 합니다. 즉, 벤치마크가 없는 숙소 목록과 목록이 없는 벤치마크를 모두 봅니다. 이렇게 하면 분석 전에 누락된 부분을 파악할 수 있습니다.

polars는 pl로 로드되어 있으며, hotels와 type_benchmarks DataFrame이 제공되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Polars로 하는 데이터 변환

강의 보기

연습 안내

type과 beach를 기준으로 hotels와 type_benchmarks를 조인하되, 두 DataFrame의 모든 행을 유지하세요.
중복된 조인 열을 피하려면 coalesce=True를 사용하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

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

print(full_view.head())

코드 편집 및 실행