把它們連起來！
在上一個單元中，你已經完成將 restaurants 與 restaurants_new 連結的大部分工作。你已經產生了可能相符列的各種配對，對 cuisine_type 與 city 欄位進行了完全比對，並對 rest_name 欄位進行相似字串比對。你把包含分數的 DataFrame 存成 potential_matches。
現在終於要把兩個 DataFrame 連結起來了。你會先從 potential_matches 中擷取在上述欄位都能對上的 restaurants_new 列索引。接著以這些索引在 restaurants_new 中進行子集篩選，最後把非重複的值與 restaurants 串接起來。所有的 DataFrame 都已在你的環境中，且已將 pandas 以 pd 匯入。
本練習屬於課程
用 Python 進行資料清理
練習說明
- 使用
.sum()，篩出potential_matches中列加總大於等於 3 的列。 - 使用
.get_level_values()從matches取出第二個欄索引，該索引代表restaurants_new中相符紀錄的列索引。 - 針對不在
matching_indices中的索引，從restaurants_new取出子集。 - 將
restaurants與non_dup串接起來。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Isolate potential matches with row sum >=3
matches = ____[____.___(____) >= ____]
# Get values of second column index of matches
matching_indices = matches.____.____(____)
# Subset restaurants_new based on non-duplicate values
non_dup = ____[~restaurants_new.index.____(____)]
# Concatenate restaurants and non_dup
full_restaurants = pd.____([____, ____])
print(full_restaurants)