利用Python进行数据分析---ch02《MovieLens 1M数据集(下)》读书笔记

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#coding=UTF-8
import pandas as pd

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利用python的切片语法，通过查看每个DataFrame的前几行验证一下数据加载工作是否一切顺利

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unames = ['user_id','gender','age','occupation','zip']
users = pd.read_table('c:/pytm/ch02/ml-1m/users.dat',sep='::',header=None,names=unames,engine = 'python')
print users[:5]

rnames = ['user_id', 'movie_id', 'rating', 'timestamp']
ratings = pd.read_table('c:/pytm/ch02/ml-1m/ratings.dat', sep='::', header=None, names=rnames,  engine='python')
print ratings[:3]


mnames = ['movie_id', 'title', 'genres']
movies = pd.read_table('c:/pytm/ch02/ml-1m/movies.dat', sep='::', header=None, names=mnames,  engine='python')
print movies[:4]
print '==========分割线=========='
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利用python中的merge函数将ratings跟users合并到一起，然后再将movies也合并进去
并查看合并后的第一行数据
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data = pd.merge(pd.merge(ratings,users),movies)
print data.ix[0]

print '==========分割线=========='
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现在只要熟悉一下pandas，就能轻松地根据任意个用户或电影属性对评分数据进行聚合操作了。
为了按性别计算每部电影的平均得分，我们用pivot_table方法
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mean_ratings = data.pivot_table('rating',index='title',columns='gender',aggfunc='mean')
print mean_ratings[:5]
print '==========分割线=========='


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现在打算过滤掉评分数据不足250条的电影，为了达到这个目的，先对title进行分组，然后利用size()得到一个含有
各电影分组大小的Series对象
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ratings_by_title = data.groupby('title').size()
print ratings_by_title[:10]

active_titles = ratings_by_title.index[ratings_by_title >= 250]
# print active_titles
#将评分数据超过250条的电影按照男女评分
mean_ratings = mean_ratings.ix[active_titles]
print mean_ratings

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为了了解女性观众最喜欢的电影，我们可以对F列降序排列
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top_female_ratings = mean_ratings.sort_values(by='F',ascending=False)
print top_female_ratings[:10]

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假设我们想找出男性和女性观众分歧最大的电影，一个办法是给出mean_ratings加上
一个用于存放平均得分之差的列，并对其进行排序
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mean_ratings['diff'] = mean_ratings['M'] - mean_ratings['F']
sorted_by_diff = mean_ratings.sort_values(by='diff')
print sorted_by_diff[:10]
#对结果反序并取出前15行，得到的则是男性观众更喜欢的电影
print sorted_by_diff[::-1][:15]
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如果只是想找出分歧最大的电影(不考虑性别因素),则可以计算得分数据的方差或标准差
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#根据电影名称分组的得分数据的标准差
rating_std_by_title = data.groupby('title')['rating'].std()
# #根据active_titles进行过滤
rating_std_by_title = rating_std_by_title.ix[active_titles]
# #根据值对Series进行降序排列
print rating_std_by_title.sort_values()[-10:]