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第一步：读取三个表数据（用户表、评分表、电影表）
mnames=[‘MovieID‘,‘Title‘,‘Genres‘]
user_data = pd.read_table(r".\datas\movielens-1m\users.dat", sep=‘::‘, header=None, names=unames)

movie_data = pd.read_table(r".\datas\movielens-1m\movies.dat", sep=‘::‘, header=None, names=mnames)

Rnames=[‘UserID‘,‘MovieID‘,‘Rating‘,‘Timestamp‘]
rating_data = pd.read_table(r".\datas\movielens-1m\ratings.dat", sep=‘::‘, header=None, names=Rnames)

第二步：将三张表合并

根据共同的UserID进行合并，合并类型为outer，完成三张表的合并

user_rating=pd.merge(user_data,rating_data,left_on=‘UserID‘,right_on=‘UserID‘,how=‘outer‘)

根据共同的MovieID进行合并，合并类型为outer，完成第三张表合并

data=pd.merge(user_rating,movie_data,left_on=‘MovieID‘,right_on=‘MovieID‘,how=‘outer‘)

第三步：完成各项需求

找到因性别，导致评价差异最大的电影。

18.Pandas实战，对电影数据进行分析

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原文地址：https://www.cnblogs.com/hisweety/p/13415850.html