Ajouter une expression personnalisée

Votre équipe calcule souvent des indicateurs par auditeur dans différents rapports. Pour rendre ce modèle encore plus réutilisable, créez une expression personnalisée qui peut s'enchaîner comme toute méthode Polars intégrée.

polars est chargé sous pl. Le DataFrame spotify est disponible avec des données d'écoute des albums.

Cette activité fait partie du cours

Transformation de données avec Polars

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Instructions de l’exercice

Définissez per_listener() pour diviser son entrée par la colonne monthly_listeners.
Attachez la fonction à pl.Expr pour la rendre chaînable.
Appliquez la méthode personnalisée sur la colonne streams.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Define the per_listener function
def per_listener(input):
    return ____ / pl.col("____")


# Attach the function to pl.Expr
pl.Expr.____ = ____

# Use the custom method on the streams column
result = spotify.with_columns(
    pl.col("____").____().alias("streams_per_listener")
)

print(result.head())

Modifier et exécuter le code