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# ...
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 DataFrame对象中: 加载前几行验证一下数据加载工作是否顺利 注意,年龄和职业是以编码形式给出的,它们的具体含义请参考该数据集...
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、 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...
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...
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 ...
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、时间戳。
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...
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 ...
简介: 利用Python 分析 MovieLens 1M 数据集(一) 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 movie...