MovieLens 1M数据集含有来自6000名用户对4000部电影的100万条评分数据。分为三个表:评分,用户信息,电影信息。这些数据都是dat文件格式。 读取3个数据集: #coding=gbk# MovieLens 1M数据集含有来自6000名用户对4000部电影的100万条评分数据。# 分为三个表:评分,用户信息,电影信息。这些数据都是dat文件格式# ...
这个数据集是电影评分数据:包括电影评分,电影元数据(风格类型,年代)以及关于用户的人口统计学数据(年龄,邮编,性别,职业等)。 MovieLens 1M数据集含有来自6000名用户对4000部电影的100万条评分数据。分为三个表:评分,用户信息,电影信息。这些数据都是dat文件格式,可以通过pandas.read_table将各个表分别读到一个pandas ...
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...
1.1 1M数据集 1M数据集有rating.dat、movies.dat、users.data三份数据集。ratings是6040位用户对3900部电影的评分数据(共计1,000,209)。 1.1.1 rating文件 rating.dat文件存放的是用户对电影的评分信息,改文件中每条记录形式:UserID::MovieID::Rating::Timestamp,即用户id、电影id、该用户对此电影的评分值、时...
1、 MovieLens 1M数据集含有来自6000名用户对4000部电影的100万条评分数据。它分为三个表:评分、用户信息和电影信息。将该数据从zip文件中解压出来之后,可以通过pandas.read_table将各个表分别读到一个pandas DataFrame对象中: 2、假设我们想要根据性别和年龄计算某部电影的平均得分,如果将所有数据都合并到一个表中的...
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 ...
1.1 1M数据集 1M数据集有rating.dat、movies.dat、users.data三份数据集。ratings是6040位用户对3900部电影的评分数据(共计1,000,209)。 1.1.1 rating文件 rating.dat文件存放的是用户对电影的评分信息,改文件中每条记录形式:UserID::MovieID::Rating::Timestamp,即用户id、电影id、该用户对此电影的评分值、时...
movies= pd.read_csv('../data/ml-1m/movies.csv',index_col=None) movies.head(5) 输出为: 合并数据集 我们可以根据movieId来合并两个数据集 data= pd.merge(ratings,movies,on='movieId') 汇总每部电影的评分数量 合并数据集之后,我们可以看一下每部电影的评分数量,并按照降序进行排序: ...
部分详解,还包括数据库设计 一、使用 GroupLens_MovieLens数据集,该数据集囊括了10几年的电影评分数据 1. 概述 该数据集包含2000年起,6040个用户对大概3900部电影的1000209条评分数据。该数据集项目1992年开始就被使用在研究协同过滤和改进的协同过滤上。 二、 该数据集包含三个文件:movies.dat ratings.dat user....