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レコメンダー変換を使う

直前のいくつかの演習で、コースごとの平均評価を計算し、コースデータのクレンジングを行いました。ここでは、そのデータを使って DataCamp 受講生に有効なおすすめを作成します。

復習として、レコメンデーション作成の判断ルールは次のとおりです。

  • 受講生が最も多く評価した技術領域を使う。
  • 受講生がすでに評価したコースは除外する。
  • 条件を満たすコースから、評価が高い上位3件を見つける。

最終的なおすすめを作成するために、平均コース評価と、ユーザーごとの候補コース一覧（それぞれ avg_course_ratings と courses_to_recommend に保存）を使用します。これらを transform_recommendations() 関数で結合し、ユーザーごとにおすすめする評価上位3コースを見つけます。

この演習はコースの一部です

データエンジニアリング入門

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演習の手順

  • transform_recommendations() 関数を完成させてください。
  • course_to_recommend を avg_course_ratings と結合します。
  • ユーザーIDでグループ化し、rating で並べ替えます。
  • 上位3行を取得し、ユーザーIDで並べ替えます。
  • 定義した transform_recommendations() 関数を適切な引数で呼び出し、ユーザーごとのおすすめを recommendations 変数に保存してください。

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。

# Complete the transformation function
def transform_recommendations(avg_course_ratings, courses_to_recommend):
    # Merge both DataFrames
    merged = courses_to_recommend.____(____) 
    # Sort values by rating and group by user_id
    grouped = merged.sort_values("____", ascending=False).groupby("____")
    # Produce the top 3 values and sort by user_id
    recommendations = grouped.head(____).sort_values("____").reset_index()
    final_recommendations = recommendations[["user_id", "course_id","rating"]]
    # Return final recommendations
    return final_recommendations

# Use the function with the predefined DataFrame objects
recommendations = ____(____, ____)
コードを編集して実行