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Reusable expressions बनाना

अब जबकि आप कॉलम्स को ट्रांसफॉर्म कर सकते हैं, आप यह समझना चाहते हैं कि किन कलाकारों की समर्पित फैनबेस है — इसके लिए प्रति लिस्नर स्ट्रीम्स (streams per listener) निकालें. हर बार यह फ़ॉर्मूला दोहराने के बजाय, गणना को एक Polars expression वैरिएबल के रूप में स्टोर करें जिसे आप कई DataFrames में री-यूज़ कर सकें.

polars pl के रूप में लोड है. DataFrame spotify उपलब्ध है जिसमें एल्बम स्ट्रीमिंग डेटा है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Polars के साथ Data Transformation

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • ऐसा expression बनाएँ जो streams को monthly_listeners से विभाजित करे.
  • expression वैरिएबल अप्लाई करें और streams_per_listener के अनुसार descending ऑर्डर में sort करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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())
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