Использование внешнего объединения для поиска актёров

Одно из интересных свойств внешнего объединения состоит в том, что оно возвращает все строки из обеих таблиц, а там, где совпадения нет, подставляет null. Это позволяет находить строки, у которых нет пары в другой таблице. Чтобы попробовать это на практике, вам предоставлены две таблицы со списками актёров из двух популярных фильмов: Iron Man 1 и Iron Man 2. Большинство актёров снимались в обоих фильмах. Используйте внешнее объединение, чтобы найти тех, кто не снимался в обоих фильмах.

Таблица Iron Man 1 называется iron_1_actors, таблица Iron Man 2 — iron_2_actors. Обе таблицы уже загружены, а несколько строк выведены на экран, чтобы вы могли ознакомиться с их структурой.

Venn graph with no overlap

Это упражнение является частью курса

Объединение данных с помощью pandas

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Сохраните в iron_1_and_2 результат объединения таблицы iron_1_actors (левая) с таблицей iron_2_actors с помощью внешнего объединения по столбцу id, задав суффиксы ('_1','_2').
Создайте индекс, который возвращает True, если name_1 или name_2 равны null, и False в противном случае.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Merge iron_1_actors to iron_2_actors on id with outer join using suffixes
iron_1_and_2 = iron_1_actors.merge(____,
                                     ____,
                                     ____,
                                     suffixes=____)

# Create an index that returns true if name_1 or name_2 are null
m = ((iron_1_and_2['name_1'].____) | 
     (iron_1_and_2['____'].____))

# Print the first few rows of iron_1_and_2
print(iron_1_and_2[m].head())

Редактировать и запускать код