НачатьНачать бесплатно

Средний рейтинг курса

Один из эффективных способов рекомендовать курсы — предлагать те, что получили наиболее высокие оценки: студенты DataCamp, как правило, ценят курсы, высоко оценённые другими учащимися.

В этом упражнении вы доработаете функцию преобразования transform_avg_rating(), которая агрегирует данные об оценках с помощью метода .groupby() из pandas. Цель — получить DataFrame с двумя столбцами: идентификатором курса и его средним рейтингом:

course_id avg_rating
123 4.72
111 4.62
… …

Вы завершите реализацию этой функции и применёте её к необработанным данным об оценках, извлечённым с помощью вспомогательной функции extract_rating_data(), которая получает оценки курсов из таблицы rating.

Это упражнение является частью курса

Введение в дата-инжиниринг

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Доработайте функцию transform_avg_rating(): выполните группировку по столбцу course_id и вычислите среднее значение столбца rating.
  • Используйте extract_rating_data() для извлечения необработанных данных об оценках. Передайте ей в качестве аргумента объект подключения к базе данных db_engines.
  • Примените функцию transform_avg_rating() к извлечённым данным об оценках.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Complete the transformation function
def transform_avg_rating(rating_data):
    # Group by course_id and extract average rating per course
    avg_rating = rating_data.____('____').rating.____()
    # Return sorted average ratings per course
    sort_rating = avg_rating.sort_values(ascending=False).reset_index()
    return sort_rating

# Extract the rating data into a DataFrame    
rating_data = extract_rating_data(____)

# Use transform_avg_rating on the extracted data and print results
avg_rating_data = transform_avg_rating(____)
print(avg_rating_data)
Редактировать и запускать код