5 连接两个表¶
拿到所有喜剧的ID后，要想找出其中平均得分最高的前10喜剧，需要关联另一张表：ratings:
再回顾下ratings表结构：
User ID Movie ID Rating Rating Timestamp
0 1 111161 10 1373234211
1 1 117060 7 1373415231
2 1 120755 6 1373424360
3 1 317919 6 1373495763
4 1 454876 10 1373621125
5 1 790724 8 1374641320
6 1 882977 8 1372898763
7 1 1229238 9 1373506523
8 1 1288558 5 1373154354
9 1 1300854 8 1377165712
pandas
中使用join关联两张表，连接字段是Movie ID，如果顺其自然这么使用join：
combine = ratings.join(comedy, on='Movie ID', rsuffix='2')
左右滑动，查看完整代码
大家可验证这种写法，仔细一看，会发现结果非常诡异。
究其原因，这是pandas
join函数使用的一个算是坑点，它在官档中介绍，连接右表时，此处右表是comedy，它的index要求是连接字段，也就是
Movie ID.
左表的index不要求，但是要在参数 on中给定。
以上是要注意的一点
修改为：
combine = ratings.join(comedy.set_index('Movie ID'), on='Movie ID')
print(combine.head(10))
以上是OK的写法
观察结果：
User ID Movie ID Rating Rating Timestamp Movie Title Genre
0 1 111161 10 1373234211 NaN NaN
1 1 117060 7 1373415231 NaN NaN
2 1 120755 6 1373424360 NaN NaN
3 1 317919 6 1373495763 NaN NaN
4 1 454876 10 1373621125 NaN NaN
5 1 790724 8 1374641320 NaN NaN
6 1 882977 8 1372898763 NaN NaN
7 1 1229238 9 1373506523 NaN NaN
8 1 1288558 5 1373154354 NaN NaN
9 1 1300854 8 1377165712 NaN NaN
Genre列为NaN表明，这不是喜剧。需要筛选出此列不为NaN
的记录。