电影数据分析

下载数据

https://grouplens.org/datasets/movielens/

之前一直都不太理解绝对路径和相对路径：
今天才有点明白，大概就是就说，你写了一段代码你要发给别人，然后你就打了个包，你代码里面那就不能用绝对路径，要不别人打不开。

数据读取

import pandas as pd
unames = ('user_id','gender','age','occupation','zip')
users = pd.read_table(r'C:\Users\Administrator\Desktop\ml-1m\users.dat',sep='::',header=None,names=unames)
print(len(users))
rating_names = ['user_id', 'movie_id', 'rating', 'timestamp']
ratings = pd.read_table(r'C:\Users\Administrator\Desktop\ml-1m\ratings.dat', sep='::', header=None, names=rating_names, engine='python')
print(len(ratings))
movie_names = ['movie_id', 'title', 'genres']
movies = pd.read_table(r'C:\Users\Administrator\Desktop\ml-1m\movies.dat', sep='::', header=None, names=movie_names, engine='python')
print(len(movies))

数据合并

3个文件里的数据分别有：

users.head(5)

ratings.head(5)

movies.head(5)

合并三个表格的数据

data = pd.merge(pd.merge(users,ratings),movies)#合并三个表格
data.head(10)#输出合并后表格前10行

查看同一用户对不同电影的评分

data[data.user_id==1]#用户序列是1的用户的所有评分

按性别查看电影平均评分

#看每一部电影不同性别的平均得分
ratings_by_gender = data.pivot_table(values='rating',index='title',columns='gender',aggfunc='mean')
ratings_by_gender.head(10)

按性别查看评分相差最大的电影

#男女意见相差最大的评分的电影
ratings_by_gender['diff'] = ratings_by_gender.F - ratings_by_gender.M#先搞出评分相差
ratings_by_gender.head(10)
ratings_by_gender.sort_values(by='diff',ascending='True').head(10)#评分相差按降序排列

获取评分最多的电影

#获取评分最多的电影
ratings_by_title = data.groupby('title').size()
ratings_by_title.head(10)

获取评论量前10的电影

ratings_by_title.sort_values(ascending=False).head(10)#评论量前十的电影

好的电影

top_ratings = ratings_by_movie_title[ratings_by_movie_title > 1000]
top_10_ratings = top_ratings.sort_values(ascending=False).head(10)
hot_movies = ratings_by_title[ratings_by_title > 1000]
hot_movies_rating = mean_ratings[hot_movies.index]
top_10_good_movies = hot_movies_rating.sort_values.(ascending=False).head(10)

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电影数据分析练习——ppt报告
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