Öneri dönüştürmesini kullanma
Son birkaç egzersizde, kurs başına ortalama puanı hesapladın ve bazı kurs verilerini temizledin. Bu verileri DataCamp öğrencileri için geçerli öneriler üretmekte kullanacaksın.
Hatırlatma olarak, öneri üretme karar kuralları şunlardır:
- Öğrencinin en çok puanladığı teknolojiyi kullan.
- Öğrencinin hâlihazırda puanladığı kursları hariç tut.
- Uygun kurslar arasından en yüksek puanlı üç kursu bul.
Nihai önerileri üretmek için, sırasıyla avg_course_ratings ve courses_to_recommend içinde saklanan ortalama kurs puanlarını ve kullanıcı başına uygun öneri listesini kullanacaksın. Bunu, her iki DataFrame’i birleştiren ve kullanıcı başına önerilecek en yüksek puanlı 3 kursu bulan transform_recommendations() fonksiyonunu tamamlayarak yapacaksın.
Bu egzersiz
Data Engineering'e Giriş
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
transform_recommendations()fonksiyonunu tamamla:course_to_recommendileavg_course_ratings’i birleştir.- Sonuçları kullanıcı kimliğine göre gruplayarak
ratingile sırala. - İlk 3 satırı göster ve kullanıcı kimliğine göre sırala.
- Az önce tanımladığın
transform_recommendations()fonksiyonunu uygun argümanlarla çağırarak kullanıcı başına önerilerirecommendationsdeğişkeninde sakla.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# 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 = ____(____, ____)