查詢推薦結果

在前面的練習中，你已經學會如何每天計算一次課程推薦的資料表。現在 recommendations 資料表已經進到資料倉儲中，你也可以很快地把它與其他資料表做連接，用來產生對 DataCamp 學生很重要的功能，例如客製化行銷電子郵件、智慧化課程推薦等。

在這個練習中，你會先試用新建立的 recommendations 資料表，撰寫函式 recommendations_for_user()，它會根據給定的評分門檻，依使用者 ID 自動抓取該使用者的熱門推薦課程。

本練習屬於課程

Data Engineering 入門

檢視課程

練習說明

在 recommendations_for_user() 的函式定義中完成查詢，需與 courses 資料表做連接。
完成 recommendations_for_user() 中的 read_sql()。params 參數不完整：缺少 threshold。
執行你在最後幾行定義的 recommendations_for_user() 函式，並觀察結果。

動手互動練習

試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。

def recommendations_for_user(user_id, threshold=4.5):
    # Join with the courses table
    query = """
    SELECT title, rating FROM recommendations
    INNER JOIN ____ ON courses.course_id = recommendations.course_id
    WHERE user_id=%(user_id)s AND rating>%(threshold)s
    ORDER BY rating DESC
    """
    # Add the threshold parameter
    predictions_df = pd.read_sql(query, db_engine, params = {"user_id": user_id, 
                                                             "____": ____})
    return predictions_df.title.values

# Try the function you created
print(recommendations_for_user(12, 4.65))

編輯並執行程式碼