人気度のパーセンタイルを計算する

streams、monthly_listeners、popularity などの指標を含む、人気アルバム25件の Spotify データセットを引き続き分析します。マーケティングチームは、低調・標準・ブレイクの明確な層分けを求めています。人気度の分布を把握できるよう、パーセンタイルを計算しましょう。

polars は pl として読み込まれており、ストリーミング指標を持つ DataFrame spotify はあらかじめ用意されています。

この演習はコースの一部です

Data Transformation with Polars

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演習の手順

popularity 列を選択し、25パーセンタイルを計算して q25_popularity という別名を付けます。
50パーセンタイルと 75パーセンタイルも計算し、適切な別名を付けて追加します。

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。

# Calculate the 25th, 50th, and 75th percentiles of popularity
result = spotify.select(
    pl.col("____").____(0.25).alias("q25_popularity"),
    pl.col("popularity").quantile(____).alias("q50_popularity"),
    pl.col("popularity").quantile(____).alias("q75_popularity"),
)

print(result)

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