ПочатиПочніть безкоштовно

Додайте нулі

Багато рекомендаторів використовують неявні оцінки. Часто в таких наборах даних немає лічильників поведінки для товарів, які користувач ніколи не купував. У таких випадках потрібно додати відсутні комбінації та проставити нулі. Для вас підготовлено датафрейм Z. Він містить userId, productId і num_purchases, тобто кількість разів, коли користувач придбав певний товар.

Ця вправа є частиною курсу

Створення рушіїв рекомендацій у PySpark

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Перегляньте датафрейм Z за допомогою методу .show().
  • Витягніть унікальні userId та productId з Z за допомогою методу .distinct(). Назвіть результати відповідно users і products.
  • Виконайте .crossJoin() датафреймів users і products. Назвіть результат cj.
  • Здійсніть "left"-зʼєднання cj з початковим датафреймом оцінок Z за ключами ["userId", "productId"]. Викличте метод .fillna(0) для результату, щоб заповнити пропуски нулями. Назвіть результат Z_expanded.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# View the data
Z.____()

# Extract distinct userIds and productIds
users = ____.select("____").____()
products = Z.____("productId").____()

# Cross join users and products
____ = users.____(products)

# Join cj and Z
____ = cj.join(Z, ["____", "____"], "left").____(0)

# View Z_expanded
____.show()
Редагувати та запускати код