Python数据分析使用NumPy和pandas处理电影评分数据

该数据集包含用户、电影和电影评分三张表，适用于 Hive 数据分析练习。

真实用户的电影评分数据，适合用来做推荐系统训练，也适合练手数据项目。数据集叫movielens.zip，来源靠谱，是MovieLens平台整理的，有 1000 个用户对 1600 多部电影的评分。 评分推荐系统的经典数据里，movielens.zip算是比较小巧易用的。结构也清晰，users.dat、movies.dat、ratings.dat三张表，字段简明，不用费劲去清洗，直接上手。 你要是想搞个小型的推荐模型，比如用Pandas做协同过滤，或者用Flask搭个评分展示页面，这份数据就挺合适。嗯，响应快，训练也不吃资源。 我当时用它配合Spark MLlib跑过 ALS，效果还不错，推荐结

IMDB电影评分数据集包含丰富的评分数据、电影详情、用户评分和相关统计信息，是数据科学和电影分析领域的重要资源。研究人员和开发者可以利用该数据集进行电影评分趋势分析、用户偏好研究以及推荐系统开发，帮助用户更好地理解电影评分模式和预测用户评分倾向。

Python作为广泛使用的编程语言，在数据分析领域尤为突出。借助强大的库，如Numpy、Pandas和Matplotlib，Python成为数据科学家的首选工具。本资源涵盖Python基础和数据分析的核心内容，适合有一定编程基础的学习者。Python基础部分包括变量、格式化输出、数据类型和控制结构。变量是数据存储的基本单元，Python支持多种数据类型，如列表、元组、集合和字典。格式化输出可通过百分号符号%或f-string实现。此外，还介绍了类型转换函数和控制结构，如循环和条件语句。

使用pandas进行Python数据分析是非常有效的。

基于MovieLens 100k数据集，研究男女对电影评分的差异性，从而判断哪一方对电影评分的分歧更大。

本项目包含两个可选的数据分析挑战，考验您对 Python Pandas 的理解和应用能力。请从“Pymoli 英雄”和“城市学校分析”中选择一项挑战完成。 项目结构:* 为项目创建一个新的代码仓库，命名为“pandas-challenge”。* 在本地仓库中创建对应挑战名称的文件夹（“HeroesOfPymoli” 或 “PyCitySchools”）。* 在文件夹中创建 Jupyter Notebook 文件，作为分析脚本。* 将所有更改上传至 GitHub 或 GitLab。 挑战选项:1. Pymoli 英雄: 分析游戏玩家数据，例如玩家数量、热门商品、消费趋势等，并提供洞

MovieLens数据集包含大量电影评分数据，是研究电影推荐系统和数据分析的重要资源。

Pandas 库作为数据处理工具，为数据分析师提供了一系列便利操作，包括数据类型转换、缺失值处理、描述性统计分析和数据汇总等。其核心操作对象为序列（类似数据集中的列）和数据框（类似表格）。