Créer des expressions réutilisables

Maintenant que vous savez transformer des colonnes, vous souhaitez identifier les artistes ayant un public fidèle en calculant le nombre d’écoutes par auditeur. Plutôt que de réécrire cette formule à chaque fois, enregistrez le calcul dans une variable d’expression Polars que vous pourrez réutiliser sur plusieurs DataFrames.

polars est importé sous le nom pl. Le DataFrame spotify est disponible et contient des données de streaming d’albums.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Transformation de données avec Polars</cours>

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Instructions de l’exercice

Créez une expression qui divise streams par monthly_listeners.
Appliquez la variable d’expression et effectuez un tri par streams_per_listener par ordre décroissant.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Create a reusable expression for streams per listener
streams_per_listener_expr = (
    (pl.col("____") / pl.col("____"))
    .alias("streams_per_listener")
)

# Apply the expression and sort by streams_per_listener
result = spotify.with_columns(____).sort(
    "streams_per_listener", descending=____
)

print(result.head())

Modifier et exécuter le code