Wykonywanie semi-join

Niektóre z utworów, które wygenerowały największe przychody, pochodzą z seriali telewizyjnych lub są innymi niemuzycznymi plikami audio. Masz do dyspozycji tabelę faktur zawierającą pozycje z najwyższymi przychodami oraz tabelę niemuzycznych ścieżek z serwisu streamingowego. W tym ćwiczeniu użyjesz semi-join, aby znaleźć niemuzyczne ścieżki generujące największe przychody.

Tabele non_mus_tcks, top_invoices oraz genres zostały już załadowane.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Łączenie danych z pandas

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Połącz non_mus_tcks i top_invoices po kolumnie tid za pomocą złączenia wewnętrznego (inner join). Zapisz wynik jako tracks_invoices.
Użyj metody .isin(), aby odfiltrować wiersze z non_mus_tcks, w których wartość tid znajduje się w kolumnie tid tabeli tracks_invoices. Zapisz wynik jako top_tracks.
Pogrupuj top_tracks według gid i zlicz wiersze tid. Zapisz wynik do zmiennej cnt_by_gid.
Połącz cnt_by_gid z tabelą genres po kolumnie gid i wyświetl wynik.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# 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(____)

Edytuj i uruchom kod