เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

Understanding the content-based data

You are now able to convert common attribute data to a DataFrame containing a row per movie, and each of its attributes as columns. You will now take a closer look at the full DataFrame you just created to see if you understand the information within.

A subset of the DataFrame you have created in the last exercise has been loaded as movie_cross_table. As a reminder, the genres are stored as individual columns and the movie names are stored as the index.

Inspect the rows corresponding to 'Toy Story' and 'Yogi Bear' in movie_cross_table. How many genres do they have in common?

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Building Recommendation Engines in Python

ดูคอร์ส

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำจริง

เปลี่ยนทฤษฎีให้เป็นการลงมือทำด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบหนึ่งในของเรา

เริ่มแบบฝึกหัด