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Correlation मैट्रिक्स बनाना

अब जब आपने एल्बम्स को rank कर लिया है, तो strategy टीम यह समझना चाहती है कि कौन-से मेट्रिक्स साथ चलते हैं। Spotify डेटासेट में streams_billions और streams_per_listener कॉलम जोड़े गए हैं। इन न्यूमेरिक फीचर्स के बीच मज़बूत और कमज़ोर संबंध देखने के लिए एक correlation मैट्रिक्स बनाइए।

polars pl के रूप में लोड है। अतिरिक्त कॉलम्स के साथ DataFrame spotify आपके लिए preloaded है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Polars के साथ Data Transformation

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • पाँच न्यूमेरिक कॉलम चुनें: streams_billions, monthly_listeners, streams_per_listener, duration_ms, और popularity, और उनका correlation निकालें.
  • बेहतर पठनीयता के लिए परिणाम में एक metric कॉलम जोड़ें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Build a correlation matrix from selected columns
corr = spotify.____(
    "streams_billions",
    "monthly_listeners",
    "streams_per_listener",
    "duration_ms",
    "____",
).____()

# Add a metric column for row labels
result = corr.with_columns(pl.Series("____", corr.columns))

print(result)
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