《利用Python进行数据分析》笔记---第2章--MovieLens 1M数据集

概述写在前面的话：实例中的所有数据都是在GitHub上下载的，打包下载即可。地址是：[http://github.com/pydata/pydata-book](http://github.com/pydata/pydata-book)还有一定要说明的：我使用的是Python2.7，书中的代码有一些有错误，我使用自己的2.7版本调通。#coding:utf-8 写在前面的话：

实例中的所有数据都是在GitHub上下载的，打包下载即可。
地址是： [ http://github.com/pydata/pydata-book ](http://github.com/pydata/pydata-
book)

还有一定要说明的：

我使用的是Python2.7，书中的代码有一些有错误，我使用自己的2.7版本调通。

    # @R_301_5563@: utf-8    import pandas as pd    unames = ['user_ID','gender','age','occupation','zip']    users = pd.read_table('D:\Source Code\pydata-book-master\ch02\movIElens\users.dat', sep='::', header=None, names=unames)    rnmaes = ['user_ID','movIE_ID','rating','timestamp']    ratings = pd.read_table('D:\Source Code\pydata-book-master\ch02\movIElens\ratings.dat', sep='::', header=None, names=rnmaes)    mnames = ['movIE_ID','Title','genres']    movIEs = pd.read_table('D:\Source Code\pydata-book-master\ch02\movIElens\movIEs.dat', sep='::', header=None, names=mnames)        users[:5]    ratings[:5]    movIEs[:5]        ratings        data = pd.merge(pd.merge(ratings, users), movIEs)    data.ix[0]    mean_rating = data.pivot_table('rating', index='Title', columns='gender', aggfunc='mean')    mean_rating[:5]    ratings_by_Title = data.groupby('Title').size()    ratings_by_Title[:10]        active_Titles = ratings_by_Title.index[ratings_by_Title >= 250]    active_Titles        mean_rating = mean_rating.ix[active_Titles]    mean_rating        top_female_rating = mean_rating.sort_index(by='F', ascending=False)    top_female_rating[:10]        mean_rating['diff'] = mean_rating['M'] - mean_rating['F']    sorted_by_diff = mean_rating.sort_index(by='diff')    sorted_by_diff[:15]        sorted_by_diff[::-1][:15]        ratings_std_by_Title = data.groupby('Title')['rating'].std()    ratings_std_by_Title = ratings_by_Title.ix[active_Titles]    ratings_std_by_Title.order(ascending=False)[:10]    ratings_std_by_Title[/code]![在这里插入图片描述](https://www.icode9.com/i/ll/?i=20210608151750993.gif)

总结

以上是内存溢出为你收集整理的《利用Python进行数据分析》笔记---第2章--MovieLens 1M数据集全部内容，希望文章能够帮你解决《利用Python进行数据分析》笔记---第2章--MovieLens 1M数据集所遇到的程序开发问题。

如果觉得内存溢出网站内容还不错，欢迎将内存溢出网站推荐给程序员好友。