《利用Python进行数据分析》数据处理——MovieLens 1M数据集

MovieLens 1M数据集下载地址：https://grouplens.org/datasets/movielens/1m/

为方便，我已将数据集防止在csdn上，方便下载。

地址：https://download.csdn.net/download/m0_52945258/20415963?spm=1001.2014.3001.5501

read_table

read_table是一个数据读入工具，将数据读入到一个DataFrame中，例如，在本次数据处理的例子中，我们先

import pandas as pd

uname = ['user_id', 'gender', 'age', 'occupation', 'zip']
users = pd.read_table(r'ml-1m\users.dat', sep='::', header=None, names=uname,engine='python')

sep=' '：表示的是分隔符，比如说，在这个例子中，原数据集是以：：来分隔的，所以我们的分隔符是'::'，如果是txt文件，则我们的分隔符是制表符，‘\t’

header=None 表示txt文件的第一行不是列的名字，是数据。如果你的数据集一开始的第一列是数据名称，则不需要加这个，如果不是，则需要表示出来没有标题。

names表示这个DataFrame的标题是什么

运行结果：

 如果是需要处理txt文件，具体查看博客：https://blog.csdn.net/u014453898/article/details/86601224

merge

data=pd.merge(pd.merge(ratings,users),movies)

将多个表合并。

pivot_table

mean_ratings = data.pivot_table(values ='rating', index='title', columns ='gender', aggfunc='mean')

pivot_table具体用法可以查看博客：https://www.cnblogs.com/Yanjy-OnlyOne/p/11195621.html

写的超级好）

pivot_table( values=None, index=None, columns=None,aggfunc='mean')

主要的四个参数分别是values, index, columns, aggfunc

index表示索引，可以表示为标题吧（行标）

如果想要用两个索引值，就需要将索引用一个中括号阔起来，比如

df=pd.pivot_table(data,index=['  ','  '])

Values可以对需要的计算数据进行筛选

columns相当于对列进行索引、分类，和index差不多（列标）

aggfunc相当于是我们对数据聚合的操作，取平均数

groupby

具体用法请看博文：https://www.yiibai.com/pandas/python_pandas_groupby.html

主要就是通过后面的内容对数据进行分组

loc

数据选取函数，主要用法见博文：https://www.jianshu.com/p/1115699e0674

选取符合的数据

mean_ratings = mean_ratings.loc[active_titles]

sort_values

• DataFrame.sort_values(by=‘##’,axis=0,ascending=True, inplace=False, na_position=‘last’)

 主要用到by和ascending

by：指定列名(axis=0或’index’)或索引值(axis=1或’columns’)

ascending：是否按指定列的数组升序排列，默认为True，即升序排列

在本题中的应用

top_female_ratings=mean_ratings.sort_values(by='F',ascending=False)

之后，我们想要查看男女分歧最大的电影，所以我们需要在mean_rateings中间加入一行，表示男女分数的平均差，加入和排序方式如下：

mean_ratings['diff'] = mean_ratings['M'] - mean_ratings['F']
sort_by_diff = mean_ratings.sort_values(by='diff')

想要得到男生最喜欢的电影，则需要对这个这个进行逆向排序

print(sort_by_diff[::-1][:3])

最后，得到所以人分歧最大的电影，则

rating_std = data.groupby('title')['rating'].size()
print(rating_std)
rating_std = rating_std.loc[active_titles]
sorted_rating_std=rating_std.sort_values(ascending=False)

完整代码：

 

# coding=gbk

import pandas as pd

uname = ['user_id', 'gender', 'age', 'occupation', 'zip']
users = pd.read_table(r'ml-1m/users.dat', sep='::', header=None, names=uname, engine='python')
#print(users)
rnames = ['user_id', 'movie_id', 'rating', 'timestamp']
ratings = pd.read_table(r'ml-1m/ratings.dat', header=None, sep='::', names=rnames, engine='python')


mnames = ['movie_id', 'title', 'genres']
movies = pd.read_table(r'ml-1m/movies.dat', header=None, sep='::', names=mnames, engine='python')

data=pd.merge(pd.merge(ratings,users),movies)
#print(data)

#index  表示索引，values表示所要进行分析的数据， columns允许选择一个或多个列,以columns作为分组的列
mean_ratings = data.pivot_table(values ='rating', index='title', columns ='gender', aggfunc='mean')

ratings_by_title = data.groupby('title').size() #索引

active_titles = ratings_by_title.index[ratings_by_title >= 250] #找出其评论大于250 的索引


mean_ratings = mean_ratings.loc[active_titles]
#print(mean_ratings[:5])

top_female_ratings=mean_ratings.sort_values(by='F',ascending=False)
#print(top_female_ratings)

rating_std = data.groupby('title')['rating'].size()
print(rating_std)
rating_std = rating_std.loc[active_titles]
sorted_rating_std=rating_std.sort_values(ascending=False)