人気度ヒストグラムを作る
分位点を計算し、ストリーム数をビン分割できました。仕上げに、人気度の分布全体を可視化して分析を完成させましょう。Spotify データセットの popularity 列は 0 から 100 の範囲です。任意のビン境界でヒストグラムの度数を作成し、Plotly で分布を描画して、アルバムがどこに集中しているかを確認します。
polars は pl、plotly.express は px として読み込まれています。DataFrame spotify が利用可能です。
この演習はコースの一部です
Data Transformation with Polars
演習の手順
popularityを 0、25、50、75、100 の境界でビン分割し、ヒストグラムの度数を作成します。- x 軸に
category、y 軸にcountを置いた棒グラフを作成します。
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。
# Build histogram counts with custom bins
hist = spotify["popularity"].____(bins=[0, 25, 50, ____, ____])
# Create a bar chart of the distribution
fig = px.____(hist, x="____", y="____")
fig.show()