⑴ 利用 Pandas 来分析 MovieLens 数据集
利用 Pandas 分析 MovieLens 数据集，可以按照以下步骤进行：
读取并合并数据集：
- 使用 Pandas 的 read_csv 函数读取 MovieLens 数据集中的各个文件。
- 根据需要合并 DataFrame，例如将评分数据与电影信息合并，以便在评分数据中包含电影标题等信息。
找出评价最多的电影：
- 使用 groupby 函数按电影标题分组。
- 使用 size 函数计算每部电影的评价数量。
- 使用 sort_values 函数按评价数量降序排序。
- 使用 head 函数选取前25部评价最多的电影。
找出评价最高的电影：
- 同样按电影标题分组。
- 使用 agg 函数计算每部电影的平均评分。
- 按平均评分降序排序，找出评价最高的电影。
筛选评价数量大于特定值的电影：
进一步分析评价数最高的电影：
- 可以对评价数最高的电影进行更深入的分析，如计算它们的评分分布、用户评价等。
分析用户年龄分布情况：
- 使用 hist 方法绘制用户年龄的直方图，观察年龄分布。
比较不同年龄组的评分情况：
- 使用 pandas.cut 函数对用户年龄进行分箱处理。
- 按年龄组分组并计算每组的平均评分。
- 使用 unstack 方法将数据转换为表格形式，便于观察。
分析男性和女性在不同电影上的分歧：
- 使用 pivot_table 函数根据用户性别和电影标题计算平均评分。
- 观察男性和女性在不同电影上的评分差异，分析他们的电影喜好分歧。
通过以上步骤，可以利用 Pandas 对 MovieLens 数据集进行深入的分析，揭示用户评价分布、电影受欢迎程度以及不同年龄段和性别在电影选择上的差异。