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
Istruzioni dell'esercizio
- Usa il metodo
groupBy()per raggruppare il dataframemarkus_ratingsper"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.____("____").____().____()