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Tipi di valutazioni

Markus guarda molti film, tra cui documentari, film di supereroi, classici e drammi. Sfruttando la tua esperienza con Spark, usa il dataframe markus_ratings, che contiene i dati sul numero di volte in cui Markus ha visto film di vari generi, e rifletti se queste siano valutazioni implicite o esplicite. Usa il metodo groupBy() per determinare quale genere ha il punteggio più alto, cosa che potrebbe influenzare le raccomandazioni che ALS genererebbe per Markus.

Questo esercizio fa parte del corso

Costruire motori di raccomandazione con PySpark

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Istruzioni dell'esercizio

  • Usa il metodo groupBy() per raggruppare il dataframe markus_ratings per "Genre".
  • Applica il metodo .sum() per ottenere il numero totale di film guardati per ciascun genere.
  • Assicurati di aggiungere il metodo .show() alla fine per visualizzare i conteggi.

esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

# Group the data by "Genre"
markus_ratings.____("____").____().____()
Modifica ed esegui il codice