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Usando a transformação de recomendação

Nos últimos exercícios, você calculou a classificação média por curso e limpou alguns dados do curso. Você usará esses dados para produzir recomendações viáveis para os alunos do DataCamp.

Como lembrete, aqui estão as regras de decisão para produzir recomendações:

  • Use a tecnologia que o aluno mais avaliou.
  • Excluir cursos que um aluno já tenha avaliado.
  • Encontre os três cursos mais bem avaliados entre os cursos qualificados.

Para produzir as recomendações finais, você usará as classificações médias do curso e a lista de recomendações qualificadas por usuário, armazenadas em avg_course_ratings e courses_to_recommend, respectivamente. Você fará isso preenchendo a função transform_recommendations() que mescla os dois DataFrames e encontra os três cursos mais bem avaliados para recomendar por usuário.

Este exercício faz parte do curso

Introdução à engenharia de dados

Ver Curso

Instruções de exercício

  • Conclua a função transform_recommendations():

  • Mesclar course_to_recommend com avg_course_ratings.

  • Classifique os resultados por rating, agrupando por usuário ID.

  • Mostre as 3 primeiras linhas e classifique por usuário ID.

  • Chame a função transform_recommendations() que você acabou de definir com os argumentos apropriados para armazenar as recomendações por usuário na variável recommendations.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.

# 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 = ____(____, ____)
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