स्ट्रीम्स को टियर में बिन करना

अब जब आपको पॉपुलरिटी का डिस्ट्रीब्यूशन पता है, लीडरशिप चाहती है कि एल्बमों को कुल स्ट्रीम्स के आधार पर क्वांटाइल्स की जगह फिक्स्ड थ्रेशहोल्ड से कैटेगराइज़ किया जाए. इससे नए डेटा आने पर भी टियर की परिभाषाएँ एकसमान रहती हैं. Spotify डेटासेट में अब streams_billions कॉलम शामिल है. 2.5 और 4.0 बिलियन स्ट्रीम्स पर ब्रेक रखते हुए एल्बमों को तीन टियर में बिन करें.

polars pl के रूप में लोड है. DataFrame spotify उपलब्ध है, जिसमें streams_billions कॉलम है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Polars के साथ Data Transformation

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अभ्यास निर्देश

streams_billions को तीन टियर में बिन करें, ब्रेक 2.5 और 4.0 पर रखें.
4.0 बिलियन स्ट्रीम्स से ऊपर वाले एल्बमों के लिए तीसरा लेबल "blockbuster" जोड़ें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Bin streams_billions into three labeled bands
result = spotify.with_columns(
    pl.col("streams_billions")
    .____(
        breaks=[____, ____],
        labels=["emerging", "established", "____"],
    )
    .alias("stream_band")
)

print(result.head())

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