下载数据集，使用python按照以下问题进行处理数据：1.读取用户（user_info.csv）及用户标签（user_tag.csv）数据 2.对两份数据集进行清洗（①去除缺失值；②去除重复记录(根据user_id进行去重)，保留重复数据的最后一条） 3.使用内关联，然后仅保留'user_id', 'gender', 'vipscore', 'year_of_birth'，'value' 五列 4.移除出生年份小于1950的数据，并将gender中的值"M"改为"男"，"F"改为"女" 5.将vipscore按照 (100, 500],(500, 1500],(1500, 5000]划分三个等级，分别对应"青铜", "白银", "黄金"。 6.统计5中各等级中的男女的人数

好的，我会用 Python 来帮助您完成这些任务。首先，您可以使用 Python 的 csv 库来读取 user_info.csv 和 user_tag.csv 文件。例如：

import csv

# 读取 user_info.csv 文件
with open('user_info.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    user_info = list(reader)

# 读取 user_tag.csv 文件
with open('user_tag.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    user_tag = list(reader)

接下来，您可以使用 Python 的 pandas 库来清洗数据。Pandas 提供了很多方便的函数来帮助您处理数据。例如，您可以使用 pandas 的 dropna 函数去除缺失值，使用 drop_duplicates 函数去除重复记录，使用 loc 函数选择需要保留的列，使用 mask 函数移除出生年份小于 1950 的数据，使用 map 函数将 gender 中的值 "M" 改为 "男"，"F" 改为 "女"。

例如，您可以这样清洗 user_info 数据：

import pandas as pd

# 将 user_info 转换为 pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(user_info, columns=['user_id', 'gender', 'vipscore', 'year_of_birth', 'value'])

# 去除缺失值
df = df.dropna()

# 去除重复记录，保留重复数据的最后一条
df = df.drop_duplicates(subset='user_id', keep='last')

# 仅保留 user_id, gender, vipscore, year_of_birth，value 五列
df = df.loc[:, ['user_id', 'gender', 'vipscore', 'year_of_birth', 'value']]

# 移除