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  3. Introduction à Spark avec sparklyr en R
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Exercice

Groupes de mutants

En plus de calculer des statistiques sommaires par groupe, vous pouvez transformer des colonnes avec des valeurs propres à chaque groupe. Par exemple, une technique pour normaliser des valeurs consiste à soustraire la moyenne, puis à diviser par l'écart-type. Vous pourriez effectuer une normalisation par groupe avec le code suivant.

a_tibble %>%
  group_by(grp1, grp2) %>%
  mutate(normalized_x = (x - mean(x)) / sd(x))

Instructions

100 XP

Une connexion Spark a été créée pour vous sous le nom spark_conn. Un tibble rattaché aux métadonnées de pistes stockées dans Spark a été prédefini sous le nom track_metadata_tbl.

  • Regroupez le contenu de track_metadata par artist_name.
  • Ajoutez une nouvelle colonne nommée time_since_first_release.
    • Faites-en l'égalité à year par groupe moins la première year (c'est-à-dire la min() year) où l'artiste a publié une piste.
  • Triez les lignes par ordre décroissant de time_since_first_release.