ストリーム数を階層にビニングする

人気度の分布がわかったので、リーダーシップは四分位ではなく固定しきい値でアルバムをカテゴリ分けしたいと考えています。これにより、新しいデータが追加されても階層の定義が一貫したままになります。Spotify のデータセットには streams_billions 列が追加されました。25 億と 40 億のストリーム数で分割し、アルバムを3つの階層にビニングしましょう。

polars は pl として読み込まれています。DataFrame spotify は streams_billions 列を含んで利用できます。

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

streams_billions を、2.5 と 4.0 の分割点で3つの階層にビニングします。
40 億ストリームを超えるアルバムには、3つ目のラベル "blockbuster" を追加します。

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。

# Bin streams_billions into three labeled bands
result = spotify.with_columns(
    pl.col("streams_billions")
    .____(
        breaks=[____, ____],
        labels=["emerging", "established", "____"],
    )
    .alias("stream_band")
)

print(result.head())

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