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Este exercício faz parte do curso
Saiba como você pode mesclar dados diferentes usando “inner joins”. Ao combinar informações de várias fontes, você descobrirá insights interessantes que podem estar ocultos anteriormente. Você também aprenderá como o relacionamento entre essas fontes, como de um para um ou de um para muitos, pode afetar seu resultado.
Exercício atual
Leve seu conhecimento sobre joins para o próximo nível. Neste capítulo, você trabalhará com dados de filmes do TMDb e aprenderá sobre left joins, right joins e outer joins. Você também descobrirá como mesclar uma tabela com ela mesma e mesclar em um índice do DataFrame.
Neste capítulo, você aproveitará técnicas avançadas de filtragem, incluindo “semi-joins” e “anti-joins”. Você também aprenderá a colar DataFrames combinando verticalmente e usando a função pandas.concat para criar novos conjuntos de dados. Por fim, como os dados raramente são limpos, você também aprenderá a validar as estruturas de dados recém-combinadas.
Neste capítulo final, você avançará um pouco e aprenderá a aplicar os métodos especializados do pandas para mesclar séries temporais e dados ordenados com dados financeiros e econômicos reais da cidade de Chicago. Você também vai aprender a consultar tabelas resultantes usando um formato tipo SQL e a desagregar dados usando o método melt.