电影数据分析------

1.导入包：

%matplotlib inline
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2.导入用户数据;

unames = ['user_id','gender','age','occupation','zip']
users=pd.read_table('ml-1m/users.dat',sep='::',header=None,names=unames)

3.导入电影分数表：

rating_name=['user_id','movie_id','rating','timestamp']
ratings = pd.read_table('ml-1m/ratings.dat',sep='::',header=None,names=rating_name)

4.导入电影基本信息表：

movie_name = ['movie_id','title','genres']
moives = pd.read_table('ml-1m/movies.dat',sep='::',header=None,names=movie_name)

5.合并数据表

data =pd.merge(pd.merge(users,ratings),moives)

6.筛选电影平均分

ratings_by_gender=data.pivot_table(values='rating',index='title',columns='gender',aggfunc='mean')

7.筛选出电影男生和女生人数：

by_boy_movies =data[data.gender=='F'] 
by_girl_movies=data[data.gender=='M']

8.筛选各个电影男生人数，然后放入新建表中：

by_boy_movies_sum= by_boy_movies.groupby('title').size()
df_by_boy_movies_sum=pd.DataFrame({'F_sum':by_boy_movies_sum})

9.在（8）中的表（df_by_boy_movies_sum）中筛选人数大于250，目的是减少男生的人数不足，存在数据误差：

df_by_boy_movies_hot=df_by_boy_movies_sum.loc[df_by_boy_movies_sum.F_sum>250]

10.筛选最受男生欢迎电影（前十）：

df_by_boy_movies_hot.sort_values(by='F_sum',ascending=False).head(10)

11.同理筛选最受女生欢迎电影（前十）：

by_girl_movies_sum=by_girl_movies.groupby('title').size()
df_by_girl_movies_sum=pd.DataFrame({'M_sum':by_girl_movies_sum})
df_by_girl_movies_hot=df_by_girl_movies_sum.loc[df_by_girl_movies_sum.M_sum>250]
df_by_girl_movies_hot.sort_values(by='M_sum',ascending=False).head(10)

12.筛选出最受欢迎电影（前十）：

b=pd.concat([df_by_boy_movies_hot,df_by_girl_movies_hot],axis=1)
by_hot_movies=b.dropna()
by_movies_hot=ratings_by_gender.loc[ratings_by_gender.index.isin(by_hot_movies.index)]
by_movies_hot

13.筛选出高分而最受欢迎电影（前十）

by_movies_hot_plot=by_movies_hot.sort_values(by='diff',ascending=False).abs().head(10)
by_movies_hot_plot