在Movielens 1M数据集中共三个表:评分、用户信息、电影信息,读取数据后将数据加载到一个 pandas DataFrame中 import pandasaspd path=r'D:\pydata-book-2nd-edition\datasets\movielens\users.dat'user_column=['user_id','gender','age','occupation','zip']user=pd.read_table(path,sep='::',header=None,...
在Movielens 1M数据集中共三个表:评分、用户信息、电影信息,读取数据后将数据加载到一个 pandas DataFrame中 import pandas as pd path=r'D:\pydata-book-2nd-edition\datasets\movielens\users.dat' user_column=['user_id','gender','age','occupation','zip'] user=pd.read_table(path,sep='::',header...
2.通过使用Python的切片语法来查看每个DataFrame的前几行来验证一切是否成功(见图14-2、14-3) 图14-2:使用切片查验 图14-3:查验 注:年龄和职业被编码为整数,这些表示了数据集的README文件所描述的分组。 3.合并数据集 跨越三个表格分析数据并不是一件简单的事情,例如,假设你想按性别和年龄计算某个电影的平均...
MovieLens数据集是一个关于电影评分的数据集,里面包含了从IMDB, The Movie DataBase上面得到的用户对电影的评分信息,详细请看下面的介绍。 1 links.csv 文件里面的内容是帮助你如何通过网站id在对应网站上找到对应的电影链接的。 1.1 数据格式 movieId, imdbId, tmdbId 1.1.1 movieId 表示这部电影在movielens上的...
写在前面的话: 实例中的所有数据都是在GitHub上下载的,打包下载即可。 地址是: [ http://github.com/pydata/pydata-book ](http://github.com/pydata/pydata- book) 还有一定要说明的: 我使用的是Python2.7,书中
1 数据集简介 MovieLens数据集是一个关于电影评分的数据集,里面包含了从IMDB, The Movie DataBase上面得到的用户对电影的评分信息,详细请看下面的介绍。 1 links.csv 文件里面的内容是帮助你如何通过网站id在对应网站上找到对应的电影链接的。 1.1 数据格式 ...
利用Python 分析 MovieLens 1M 数据集(四) 3 再处理 3.1 数据集整合 movie_ratings = pd.merge(movies, ratings)lens = pd.merge(movie_ratings, users) 3.2 列出被评价过次数最多的20部电影 按照电影标题将数据集分为不同的groups,并且用size( )函数得到每部电影的个数(即每部电影被评论的次数),按照从大...
利用python的切片查看每个DataFrame ## 2.2 检查数据的输出print(users[:5])print("===")print(ratings[:5])print("===")print(movies[:5])print("===
本文以Movielens 1M数据集为例,利用Python,对电影的各项数据进行分析,分析对于不同的性别的电影评分,以及性别差异对评分的差异 加载python库以及数据: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt pd.options.display.max_rows = 10 ...
MovieLens用户随机选择包含。他们的ID已经匿名化了。用户ID在ratings.csv和tags.csv之间是一致的(即,相同的id指的是两个文件中的同一用户)。 电影Ids 数据集中仅包含至少具有一个评级或标记的电影。这些电影ID与MovieLens网站上使用的电影ID一致(例如,id1对应于URL https://movielens.org/movies/1)。电影ID在ratin...