Obliczanie przekonania za pomocą funkcji

Po pomyślnym zakończeniu projektu próbnego założycielka startupu z e-bookami decyduje się zatrudnić cię do znacznie większego zadania. Pyta, czy jesteś w stanie obliczyć przekonanie (conviction) dla każdej pary książek w zbiorze danych goodreads-10k, aby mogła wykorzystać te informacje do decyzji o rozmieszczeniu książek na stronie.

Przyjmujesz zlecenie, ale szybko zdajesz sobie sprawę, że potrzebujesz wydajniejszego sposobu obliczania przekonania – będziesz to robić wielokrotnie. Postanawiasz napisać funkcję, która je oblicza. Przyjmie ona dwie kolumny ramki danych pandas jako dane wejściowe – jedną dla poprzednika i jedną dla następnika – i zwróci metrykę przekonania. Pamiętaj, że pandas jest dostępny jako pd, a numpy jako np.

Oblicz wsparcie dla poprzednika i przypisz je do zmiennej supportA.
Oblicz wsparcie dla NOT następnika.
Oblicz wsparcie dla poprzednika i NOT następnika.

ćwiczenie

Obliczanie przekonania za pomocą funkcji

Instrukcje

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}ćwiczenie

Instrukcje

ćwiczenie