Kom igångKom igång gratis

Begränsad data i raderna

Den här glesheten i data kan ställa till problem när du använder tekniker som K-nearest neighbors, vilket diskuterades i det förra kapitlet. KNN behöver hitta de k mest liknande användarna som har betygsatt ett objekt, men om k eller färre användare har gett ett objekt ett betyg kommer alla betyg att vara de "mest liknande".

I den här övningen räknar du hur ofta varje film i DataFrame-objektet user_ratings_df har fått ett betyg, och undersöker sedan hur många filmer som bara har ett eller två betyg.

Den här övningen är en del av kursen

Bygga rekommendationsmotorer i Python

Visa kurs

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

# Count the occupied cells per column
occupied_count = user_ratings_df.____().____()
print(occupied_count)
Redigera och kör kod