인기도 히스토그램 만들기
분위수를 계산하고 구간(bin)으로 스트림을 묶었으니, 이제 전체 인기도 분포를 시각화해 분석을 마무리해 보세요. Spotify 데이터셋의 popularity 열은 0부터 100까지입니다. 사용자 지정 구간 경계로 히스토그램 빈 개수를 만든 다음, Plotly로 분포를 그려 앨범들이 어디에 가장 많이 모여 있는지 확인하세요.
polars는 pl로, plotly.express는 px로 로드되어 있습니다. DataFrame spotify를 사용할 수 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Polars로 하는 데이터 변환
연습 안내
popularity에서 0, 25, 50, 75, 100 경계로 히스토그램 빈 개수를 만드세요.- x축에는
category, y축에는count로 막대 차트를 만드세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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()