如何用python完成评分功能呢_利用python基于电影评分数据进行

本文以Movielens 1M数据集为例，利用Python，对电影的各项数据进行分析，分析对于不同的性别的电影评分，以及性别差异对评分的差异

加载python库以及数据：

import pandas as pd

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

pd.options.display.max_rows = 10

unames = ['user_id', 'gender', 'age', 'occupation', 'zip']

users = pd.read_table('datasets/movielens/users.dat', sep='::',

header=None, names=unames)

rnames = ['user_id', 'movie_id', 'rating', 'timestamp']

ratings = pd.read_table('datasets/movielens/ratings.dat', sep='::',

header=None, names=rnames)

mnames = ['movie_id', 'title', 'genres']

movies = pd.read_table('datasets/movielens/movies.dat', sep='::',

header=None, names=mnames)

验证数据加载工作是否一切顺利：

按性别计算每部电影的平均得分：

mean_ratings = data.pivot_table('rating', index='title',

columns='gender', aggfunc='mean')

mean_ratings[:5]

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

ratings_by_title

data['title'].value_counts()

ratings_by_title[:10]

active_titles = ratings_by_title.index[ratings_by_title >= 250]

active_titles

mean_ratings = mean_ratings.loc[active_titles]

mean_ratings

计算得分分歧：

mean_ratings = mean_ratings.rename(index={'Seven Samurai (The Magnificent Seven) (Shichinin no samurai) (1954)':

'Seven Samurai (Shichinin no samurai) (1954)'})

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

top_female_ratings[:10]

mean_ratings['diff'] = mean_ratings['M'] - mean_ratings['F']

sorted_by_diff = mean_ratings.sort_values(by='diff')

sorted_by_diff[:10]

sorted_by_diff[::-1][:10]

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