사용자 정의 표현식 추가하기
팀에서는 다양한 보고서에서 리스너(청취자)당 지표를 자주 계산합니다. 이 패턴을 더 재사용하기 쉽게 만들기 위해, 기본 Polars 메서드처럼 체이닝할 수 있는 사용자 정의 표현식을 만들어 보세요.
polars는 pl로 로드되어 있습니다. DataFrame spotify에는 앨범 스트리밍 데이터가 들어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Polars로 하는 데이터 변환
연습 안내
per_listener()를 정의하여 입력값을monthly_listeners열로 나누도록 하세요.- 함수를
pl.Expr에 연결하여 체이닝할 수 있게 하세요. streams열에 사용자 정의 메서드를 적용하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Define the per_listener function
def per_listener(input):
return ____ / pl.col("____")
# Attach the function to pl.Expr
pl.Expr.____ = ____
# Use the custom method on the streams column
result = spotify.with_columns(
pl.col("____").____().alias("streams_per_listener")
)
print(result.head())