प्रत्येक कोर्स का औसत रेटिंग
कोर्स रिकमेंड करने का एक बढ़िया तरीका है टॉप-रेटेड कोर्स दिखाना, क्योंकि DataCamp के छात्र अक्सर उन्हीं कोर्सों को पसंद करते हैं जिन्हें उनके साथियों ने उच्च रेटिंग दी हो.
इस अभ्यास में, आप एक ट्रांसफॉर्मेशन फंक्शन transform_avg_rating() पूरा करेंगे, जो pandas DataFrame के .groupby() मेथड का उपयोग करके रेटिंग डेटा को एग्रीगेट करता है. लक्ष्य है दो कॉलम वाला एक DataFrame पाना: कोर्स id और उसकी औसत रेटिंग:
| course_id | avg_rating |
|---|---|
| 123 | 4.72 |
| 111 | 4.62 |
| … | … |
इस अभ्यास में, आप इस ट्रांसफॉर्मेशन फंक्शन को पूरा करेंगे और इसे रॉ रेटिंग डेटा पर अप्लाई करेंगे, जिसे हेल्पर फंक्शन extract_rating_data() के जरिए निकाला गया है. यह फंक्शन rating टेबल से कोर्स रेटिंग्स एक्सट्रैक्ट करता है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Introduction to Data Engineering
अभ्यास निर्देश
transform_avg_rating()फंक्शन को पूरा करें:course_idकॉलम के अनुसार ग्रुप करें औरratingकॉलम का mean लें.- रॉ रेटिंग डेटा निकालने के लिए
extract_rating_data()का उपयोग करें. यह आर्ग्युमेंट के रूप में डेटाबेस इंजनdb_enginesलेता है. - आपने जो रॉ रेटिंग डेटा निकाला है, उस पर
transform_avg_rating()लागू करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Complete the transformation function
def transform_avg_rating(rating_data):
# Group by course_id and extract average rating per course
avg_rating = rating_data.____('____').rating.____()
# Return sorted average ratings per course
sort_rating = avg_rating.sort_values(ascending=False).reset_index()
return sort_rating
# Extract the rating data into a DataFrame
rating_data = extract_rating_data(____)
# Use transform_avg_rating on the extracted data and print results
avg_rating_data = transform_avg_rating(____)
print(avg_rating_data)