找出兩個 DataFrame 中的缺口
為了做資料品質檢查，你想同時看到兩個 DataFrame 的所有列——沒有對應基準值的旅宿，以及沒有對應旅宿的基準值。這能在分析前先找出缺口。
polars 已載入為 pl，而 hotels 與 type_benchmarks 兩個 DataFrame 也已為你準備好。
本練習屬於課程
使用 Polars 進行資料轉換
練習說明
- 將
hotels與type_benchmarks以type和beach兩欄連接，並保留兩個 DataFrame 的所有列。 - 使用
coalesce=True以避免重複的連接欄位。
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。
# Keep all rows from both DataFrames
full_view = hotels.____(
type_benchmarks,
on=["type", "beach"],
how="____",
# Avoid duplicate columns
coalesce=____
)
print(full_view.head())