Lære Slå sammen data | Kombinering, aggregering

Sveip for å vise menyen

Å slå sammen data fra flere kilder er en vanlig oppgave innen datahåndtering, spesielt når du ønsker å berike ditt primære datasett med tilleggsinnsikt. I dette kapittelet lærer du hvordan du kan koble games_df med spy_insights_df ved å bruke kolonnen app_id som nøkkel. Polars tilbyr fleksible og effektive join-operasjoner, noe som gjør det enkelt å kombinere datasett samtidig som du kan kontrollere hvordan rader uten samsvar håndteres. De to vanligste join-typene du vil bruke er venstre join og indre join.

En venstre join returnerer alle rader fra venstre DataFrame (games_df) og legger til samsvarende rader fra høyre DataFrame (spy_insights_df). Hvis det ikke finnes noen samsvar, vil kolonnene fra høyre side fylles med null-verdier. En indre join returnerer kun rader hvor det finnes samsvar i begge DataFrames, og utelater alle rader fra begge DataFrames som ikke har en tilsvarende app_id i den andre.


              1234567891011121314151617181920212223
            
import polars as pl

# Sample games_df
games_df = pl.DataFrame({
    "app_id": [1, 2, 3, 4],
    "game_name": ["Space Quest", "Jungle Run", "Mystery Manor", "Puzzle Island"]
})

# Sample spy_insights_df
spy_insights_df = pl.DataFrame({
    "app_id": [2, 3, 5],
    "insight": ["High engagement", "Trending", "Low installs"]
})

# Left join: all rows from games_df, matched data from spy_insights_df
left_joined = games_df.join(spy_insights_df, on="app_id", how="left")
print("Left Join Result:")
print(left_joined)

# Inner join: only rows with matching app_id in both DataFrames
inner_joined = games_df.join(spy_insights_df, on="app_id", how="inner")
print("\nInner Join Result:")
print(inner_joined)

Hvilken påstand beskriver nøyaktig forskjellen mellom et venstre join og et indre join når man slår sammen games_df og spy_insights_df på app_id?

Velg det helt riktige svaret

Både venstre og indre join beholder alle rader fra begge DataFrames, og fyller manglende verdier med nuller.

Et indre join beholder alle rader fra spy_insights_df og legger til data fra games_df der det er tilgjengelig, og fyller rader uten samsvar med nullverdier.

Et venstre join beholder alle rader fra games_df, legger til data fra spy_insights_df der det er tilgjengelig, og fyller rader uten samsvar med nullverdier; et indre join beholder kun rader med samsvarende app_id i begge DataFrames.

Et venstre join beholder kun rader med samsvarende app_id i begge DataFrames, mens et indre join beholder alle rader fra games_df og fyller rader uten samsvar med nullverdier.

Alt var klart?

Takk for tilbakemeldingene dine!

Seksjon 2. Kapittel 3

Spør AI

Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår

Seksjon 2. Kapittel 3