เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การสร้าง Correlation Matrix

หลังจากจัดอันดับอัลบั้มแล้ว ทีมกลยุทธ์ต้องการทำความเข้าใจว่าตัวชี้วัดใดเคลื่อนไหวไปในทิศทางเดียวกัน ชุดข้อมูล Spotify ได้รับการเพิ่มคอลัมน์ streams_billions และ streams_per_listener เข้ามาแล้ว สร้าง correlation matrix เพื่อค้นหาความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งและอ่อนแอระหว่างฟีเจอร์ตัวเลขเหล่านี้

polars ถูกโหลดไว้แล้วในชื่อ pl และ DataFrame spotify ที่มีคอลัมน์เพิ่มเติมได้ถูกโหลดไว้ให้แล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การแปลงข้อมูลด้วย Polars

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • เลือกคอลัมน์ตัวเลข 5 คอลัมน์ ได้แก่ streams_billions, monthly_listeners, streams_per_listener, duration_ms และ popularity แล้วคำนวณค่าสหสัมพันธ์
  • เพิ่มคอลัมน์ metric ลงในผลลัพธ์เพื่อให้อ่านได้ง่ายขึ้น

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Build a correlation matrix from selected columns
corr = spotify.____(
    "streams_billions",
    "monthly_listeners",
    "streams_per_listener",
    "duration_ms",
    "____",
).____()

# Add a metric column for row labels
result = corr.with_columns(pl.Series("____", corr.columns))

print(result)
แก้ไขและรันโค้ด