movielens处理代码

这一篇博客主要记录自己的代码是如何对movielens数据集进行处理的，想要达到的目的很简单，就是得到一个txt文件，形式如下：第一列为user，第二列为item，第三列为rating。

形如：

要达到这样的目的该怎么处理呢，很简单。

1. 到达movielens的下载官网，https://grouplens.org/datasets/movielens/，选择你要下载的数据集大小类型。
2. 其中，有csv的，有dat的。怎么处理呢？由于我只需要用户项目和评分信息我只对ratings进行处理。
3. 如果是csv，把代码文件与csv文件放在同一个目录下，代码如下：

4. import math
   import random
   from numpy import *
   import numpy as np
   import sys
   import os
   from pandas import Series,DataFrame
   import pandas as pd
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   import csv
   
   
   ratings_list = csv.reader(open('ratings.csv','r'))
   
   
   
   rating_file = []
   for item in ratings_list:
       rating_file.append(str(item[0])+' '+str(item[1])+' '+str(item[2])+'\n')
       
   filename = 'ratings.txt'
   with open(filename,'w') as f:
       for i in range(len(rating_file)):
           f.write(rating_file[i])

   如果是dat，代码如下： 

   import math
   import random
   from numpy import *
   import numpy as np
   import sys
   import os
   from pandas import Series,DataFrame
   import pandas as pd
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   
   
   ratings = pd.read_table('ratings.dat', sep='::', header=None, engine = 'python')
   
   data = ratings.filter(regex='user_id|movie_id|rating')
   
   ratings_array = np.array(ratings)
   
   ratings_list = ratings_array.tolist()
   
   rating_file = []
   for item in ratings_list:
       rating_file.append(str(item[0])+' '+str(item[1])+' '+str(item[2])+'\n')
       
   filename = 'ratings.txt'
   with open(filename,'w') as f:
       for i in range(len(rating_file)):
           f.write(rating_file[i])

5. 运行代码后，就可以得到我们需要的ratings数据集了~