下载数据包

  链接:https://grouplens.org/datasets/movielens/1m/

  解压:

  四个文件分别是数据介绍,电影数据表,电影评分表,用户表

进行电影数据分析

进入ipython,新建一个项目

从用户表读取用户信息

  警告原因,C语言实现的引擎不支持某些特性,最终用Python引擎实现

 打印列表长度,共有6040条记录

  查看前五条记录

  其中age对应的年龄段在readme表中有对应说明

  同样方法,导入电影数据表,电影评分表

  查看导入数据数量,评分表为1000209条,电影数据表有3883条

  查看评分表前五条数据

  查看电影数据前五条

  导入完成之后,我们可以发现这三张表类似于数据库中的表

  要进行数据分析,我们就要将多张表进行合并才有助于分析

  使用merge函数合并  

  先将users与ratings两张表合并再跟movied合并

  查看合并后的表长度和前十条数据

  合并后的每一条记录反映了每个人的年龄,职业,性别,邮编,电影ID,评分,时间戳,电影信息,电影分类等一系列信息

  比如我们查看用户id为1的所有信息

 查看每一部电影不同性别的平均评分

  运用数据透视

  

  表中结构为每一部电影男性跟女性的评分平均值

  查看电影分歧最大的那部电影

  加一列评分差值

  按照diff排序

  查看评分最多的电影

  查看最热门电影

  查看最高分电影

  先算出每部电影平均得分

  对电影平均得分排序

  当然,从严格意义上仅仅通过单一条件电影评分高低我们还不能判断这部电影是否是一部真正的好电影,因为评分均分跟观影人数也有关系

  先按照热度找出热度高的电影,有207部电影符合条件,然后我们可以在评分数据透视中筛选出符合条件的数据

MovieLens电影数据分析的更多相关文章

  1. Python电影数据分析

    数据说明:MovieLens数据集,它包含来自于943个用户以及精选的1682部电影的100K个电影打分.每个用户至少为20部电影打分,数据类型user id | item id | rating | ...

  2. pymysql使用心得记录

    -----------更新日志 16.7.29------------- (该记录对应文章<豆瓣电影Top250基本信息抓取  >) 折腾了将近两天才把mysql数据库功能给实现了. 经过 ...

  3. Use of Deep Learning in Modern Recommendation System: A Summary of Recent Works(笔记)

    注意:论文中,很多的地方出现baseline,可以理解为参照物的意思,但是在论文中,我们还是直接将它称之为基线,也 就是对照物,参照物. 这片论文中,作者没有去做实际的实验,但是却做了一件很有意义的事 ...

  4. Python爱好者社区历史文章列表(每周append更新一次)

    2月22日更新:   0.Python从零开始系列连载: Python从零开始系列连载(1)——安装环境 Python从零开始系列连载(2)——jupyter的常用操作 Python从零开始系列连载( ...

  5. 【拖拽可视化大屏】全流程讲解用python的pyecharts库实现拖拽可视化大屏的背后原理,简单粗暴!

    "整篇文章较长,干货很多!建议收藏后,分章节阅读." 一.设计方案 整体设计方案思维导图: 整篇文章,也将按照这个结构来讲解. 若有重点关注部分,可点击章节目录直接跳转! 二.项目 ...

  6. ActiveReports 大数据分析报告:2018中国电影再次迎来黄金时代

    回顾2018,中国电影市场收获颇丰.先是凭借春节档<红海行动>.<唐人街探案>双双实现30亿票房突破,而后暑期档火力全开,<我不是药神>.<西虹市首富> ...

  7. python pandas 豆瓣电影 top250 数据分析

    豆瓣电影top250数据分析 数据来源(豆瓣电影top250) 爬虫代码比较简单 数据较为真实,可以进行初步的数据分析 可以将前面的几篇文章中的介绍的数据预处理的方法进行实践 最后用matplotli ...

  8. Python进行数据分析(二)MovieLens 1M 数据集

    # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Sep 21 12:24:37 2017 @author: Douzi " ...

  9. 【转】爬取豆瓣电影top250提取电影分类进行数据分析

    一.爬取网页,获取需要内容 我们今天要爬取的是豆瓣电影top250页面如下所示: 我们需要的是里面的电影分类,通过查看源代码观察可以分析出我们需要的东西.直接进入主题吧! 知道我们需要的内容在哪里了, ...

随机推荐

  1. 【GMT43智能液晶模块】例程三:CAN通信实验

    实验原理: STM32F429自带有CAN通信接口,本例程通过CAN1与芯片SN65HVD230相连 实现CAN通信,通过回环测试以验证CAN通信功能. 实验现象: 源代码下载链接: 链接:http: ...

  2. Kylin 与 Spark SQL相比,有哪些差异和优势?

    SparkSQL本质上是基于DAG模型的MPP.而Kylin核心是Cube(多维立方体).关于MPP和Cube预处理的差异,重复如下: > MPP [1] 的基本思路是增加机器来并行计算,从而提 ...

  3. PwniumCTF2014 - JJSN总结

    Write-ups 本文最早发布在TSRC,详细地址:http://security.tencent.com/index.php/blog/msg/55 Forensics USB is FUN 这道 ...

  4. audio video 控制播放和停止

    <audio id="audio" src="waring.wav" preload="auto" controls loop> ...

  5. headfirst python 07 ~ 08

    Web 不论你在 web 上做什么, 都离不开请求和响应, web请求作为某个用户交互的结果由web浏览器发送到web服务器, 在web服务器上, 会生成web响应(或应答)并发回到 web 浏览器. ...

  6. windows 注册表讲解

    注册表存储结构: 整个注册表内容主要由项(键).值(键值)构成.(通过regedit命令打开注册表) 5个根键: HKEY_CLASSES_ROOT    (缩写HKCR) HKEY_CURRENT_ ...

  7. QT 中Widgets-Scene3d例子学习

    QT中自带的例子widgets-scene3d实现在基于Widget的应用程序中使用qml 3d场景的功能,我在此基础上,将basicshapes-cpp的例子加以嵌入: 相关代码如下:  C++ C ...

  8. [Stats385] Lecture 01-02, warm up with some questions

    Theories of Deep Learning 借该课程,进入战略要地的局部战斗中,采用红色字体表示值得深究的概念,以及想起的一些需要注意的地方. Lecture 01 Lecture01: De ...

  9. [Artoolkit] Android Sample of nftSimple

    结合:[Artoolkit] ARToolKit's SDK Structure on Android 重难点:aRBaseLib/, nftSimple/, libcpufeatures.a aRB ...

  10. ASP.NET MVC 4 (七) 模板帮助函数

    和普通HTML帮助函数不同,模板帮助函数不需要指定所用的HTML类型,MVC会推断选择合适的HTML元素,这让我们有更多的灵活性. 使用模板帮助函数 我们使用<ASP.NET MVC 4 (六) ...