Aprenda Mesclando Dados | Combinando, Agregando

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Mesclar dados de múltiplas fontes é uma tarefa comum em data wrangling, especialmente quando é necessário enriquecer o conjunto de dados principal com informações adicionais. Neste capítulo, você aprenderá como unir games_df com spy_insights_df utilizando a coluna app_id como chave. O Polars oferece operações de junção flexíveis e eficientes, facilitando a combinação de conjuntos de dados enquanto permite controlar como as linhas sem correspondência são tratadas. Os dois tipos de junção mais comuns que você utilizará são o left join e o inner join.

Um left join retorna todas as linhas do DataFrame da esquerda (games_df) e adiciona as linhas correspondentes do DataFrame da direita (spy_insights_df). Se não houver correspondência, as colunas do lado direito serão preenchidas com valores nulos. Um inner join retorna apenas as linhas em que há correspondência em ambos os DataFrames, descartando quaisquer linhas de qualquer DataFrame que não possuam um app_id correspondente no outro.


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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)

Qual afirmação descreve com precisão a diferença entre um left join e um inner join ao mesclar games_df e spy_insights_df em app_id?

Selecione a resposta correta

Tanto left join quanto inner join mantêm todas as linhas de ambos os DataFrames, preenchendo valores não correspondentes com zeros.

Um inner join mantém todas as linhas de spy_insights_df e adiciona dados de games_df quando disponíveis, preenchendo as linhas não correspondentes com valores nulos.

Um left join mantém todas as linhas de games_df, adicionando dados de spy_insights_df quando disponíveis e preenchendo as linhas não correspondentes com valores nulos; um inner join mantém apenas as linhas com app_id correspondente em ambos os DataFrames.

Um left join mantém apenas as linhas com app_id correspondente em ambos os DataFrames, enquanto um inner join mantém todas as linhas de games_df e preenche as linhas não correspondentes com valores nulos.

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