再利用可能な式を作成する
列の変換ができるようになったので、リスナー1人あたりの再生数を計算して、どのアーティストに熱心なファン層がいるかを把握しましょう。毎回この式を書き直すのではなく、複数のDataFrameで再利用できるように、計算をPolarsの式（expression）変数として保存します。
polars は pl として読み込まれています。アルバムのストリーミングデータを含む DataFrame spotify が利用できます。
この演習はコースの一部です
Data Transformation with Polars
演習の手順
streamsをmonthly_listenersで割る式を作成します。- その式の変数を適用し、
streams_per_listenerを基準に降順で並べ替えましょう。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Create a reusable expression for streams per listener
streams_per_listener_expr = (
(pl.col("____") / pl.col("____"))
.alias("streams_per_listener")
)
# Apply the expression and sort by streams_per_listener
result = spotify.with_columns(____).sort(
"streams_per_listener", descending=____
)
print(result.head())