ÎncepețiÎncepe gratuit

Folosirea transformării pentru recomandări

În ultimele exerciții, ai calculat ratingul mediu per curs și ai curățat datele despre cursuri. Vei folosi aceste date pentru a genera recomandări relevante pentru studenții DataCamp.

Ca reminder, iată regulile de decizie pentru generarea recomandărilor:

  • Folosește tehnologia pe care un student a evaluat-o cel mai mult.
  • Exclude cursurile pe care un student le-a evaluat deja.
  • Găsește cele mai bine cotate trei cursuri dintre cele eligibile.

Pentru a produce recomandările finale, vei folosi ratingurile medii ale cursurilor și lista de recomandări eligibile per utilizator, stocate în avg_course_ratings, respectiv courses_to_recommend. Vei face acest lucru completând funcția transform_recommendations(), care unește ambele DataFrame-uri și identifică primele 3 cursuri cu cel mai mare rating de recomandat per utilizator.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în Data Engineering

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Completează funcția transform_recommendations():
  • Unește course_to_recommend cu avg_course_ratings.
  • Sortează rezultatele după rating, grupând după ID-ul utilizatorului.
  • Afișează primele 3 rânduri și sortează după ID-ul utilizatorului.
  • Apelează funcția transform_recommendations() pe care tocmai ai definit-o cu argumentele corespunzătoare, pentru a stoca recomandările per utilizator în variabila recommendations.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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 = ____(____, ____)
Editează și rulează codul