⑴ 利用 Pandas 來分析 MovieLens 數據集
利用 Pandas 分析 MovieLens 數據集，可以按照以下步驟進行：
讀取並合並數據集：
- 使用 Pandas 的 read_csv 函數讀取 MovieLens 數據集中的各個文件。
- 根據需要合並 DataFrame，例如將評分數據與電影信息合並，以便在評分數據中包含電影標題等信息。
找出評價最多的電影：
- 使用 groupby 函數按電影標題分組。
- 使用 size 函數計算每部電影的評價數量。
- 使用 sort_values 函數按評價數量降序排序。
- 使用 head 函數選取前25部評價最多的電影。
找出評價最高的電影：
- 同樣按電影標題分組。
- 使用 agg 函數計算每部電影的平均評分。
- 按平均評分降序排序，找出評價最高的電影。
篩選評價數量大於特定值的電影：
進一步分析評價數最高的電影：
- 可以對評價數最高的電影進行更深入的分析，如計算它們的評分分布、用戶評價等。
分析用戶年齡分布情況：
- 使用 hist 方法繪制用戶年齡的直方圖，觀察年齡分布。
比較不同年齡組的評分情況：
- 使用 pandas.cut 函數對用戶年齡進行分箱處理。
- 按年齡組分組並計算每組的平均評分。
- 使用 unstack 方法將數據轉換為表格形式，便於觀察。
分析男性和女性在不同電影上的分歧：
- 使用 pivot_table 函數根據用戶性別和電影標題計算平均評分。
- 觀察男性和女性在不同電影上的評分差異，分析他們的電影喜好分歧。
通過以上步驟，可以利用 Pandas 對 MovieLens 數據集進行深入的分析，揭示用戶評價分布、電影受歡迎程度以及不同年齡段和性別在電影選擇上的差異。