Ein Beliebtheits-Histogramm erstellen
Du hast Quantile berechnet und Streams in Bins eingeteilt – jetzt visualisiere die gesamte Beliebtheitsverteilung, um deine Analyse abzurunden. Die Spalte popularity im Spotify-Datensatz reicht von 0 bis 100. Erzeuge Histogrammzähler mit benutzerdefinierten Bin-Grenzen und plotte die Verteilung mit Plotly, um zu sehen, wo sich die meisten Alben ballen.
polars ist als pl geladen und plotly.express als px. Das DataFrame spotify ist verfügbar.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Datentransformation mit Polars</Kurs>Übungsanweisungen
- Erzeuge Histogrammzähler aus
popularitymit Bins bei 0, 25, 50, 75 und 100. - Erstelle ein Balkendiagramm mit
categoryauf der x-Achse undcountauf der y-Achse.
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Build histogram counts with custom bins
hist = spotify["popularity"].____(bins=[0, 25, 50, ____, ____])
# Create a bar chart of the distribution
fig = px.____(hist, x="____", y="____")
fig.show()