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पॉपुलैरिटी का हिस्टोग्राम बनाना

आपने क्वांटाइल्स निकाले और स्ट्रीम्स को बिन्स में रखा — अब पूरी पॉपुलैरिटी डिस्ट्रीब्यूशन को विज़ुअलाइज़ कीजिए ताकि आपका विश्लेषण पूरा हो सके। Spotify डेटासेट की popularity कॉलम 0 से 100 तक होती है। कस्टम बिन एजेस के साथ हिस्टोग्राम काउंट्स बनाइए, फिर Plotly से डिस्ट्रीब्यूशन प्लॉट कीजिए ताकि दिखे कि ज़्यादातर एल्बम कहाँ क्लस्टर होते हैं।

polars pl के रूप में और plotly.express px के रूप में लोड है। DataFrame spotify उपलब्ध है।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Polars के साथ Data Transformation

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • popularity से हिस्टोग्राम काउंट्स बनाइए, जिनके बिन 0, 25, 50, 75, और 100 पर हों।
  • एक बार चार्ट बनाइए जिसमें x-axis पर category और y-axis पर count हो।

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Build histogram counts with custom bins
hist = spotify["popularity"].____(bins=[0, 25, 50, ____, ____])

# Create a bar chart of the distribution
fig = px.____(hist, x="____", y="____")
fig.show()
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