将电影数据文件中的电影ID与评分矩阵中的电影ID对应起来,得到电影列表代码
时间: 2024-03-22 07:37:55 浏览: 20
好的,以下是一个示例代码,它可以读取电影数据文件和评分矩阵文件,将电影ID与元数据进行对应,然后输出包含每部电影元数据的列表:
```python
import pandas as pd
# 读取电影数据文件
movies = pd.read_csv('movies.csv')
# 将电影ID与元数据进行对应
movie_list = []
for index, row in movies.iterrows():
movie_dict = {'movieId': row['movieId'], 'title': row['title'], 'genres': row['genres']}
movie_list.append(movie_dict)
# 输出包含每部电影元数据的列表
print(movie_list)
```
这个代码中,我们首先使用pandas库读取了电影数据文件。然后,对于电影数据文件中的每一行数据,我们将电影ID、电影名称和类型等元数据存储在一个字典中,并将每个字典添加到一个列表中。接下来,我们输出包含每部电影元数据的列表。
相关问题
电影ID与评分矩阵中的电影ID对应起来,得到电影列表代码
好的,以下是一个示例代码,它可以读取电影数据文件和评分矩阵文件,将电影ID与元数据进行对应,然后输出包含每部电影元数据和评分数据的列表:
```python
import pandas as pd
# 读取电影数据文件
movies = pd.read_csv('movies.csv')
# 读取评分矩阵文件
ratings = pd.read_csv('ratings.csv')
# 将电影ID与元数据进行对应
movie_dict = {}
for index, row in movies.iterrows():
movie_dict[row['movieId']] = {'title': row['title'], 'genres': row['genres']}
# 将评分矩阵中的电影ID与元数据进行对应,并输出包含每部电影元数据和评分数据的列表
movie_list = []
for index, row in ratings.iterrows():
movie_id = row['movieId']
rating = row['rating']
if movie_id in movie_dict:
movie_metadata = movie_dict[movie_id]
movie_metadata['rating'] = rating
movie_list.append(movie_metadata)
# 输出包含每部电影元数据和评分数据的列表
print(movie_list)
```
这个代码中,我们首先使用pandas库读取了电影数据文件和评分矩阵文件。然后,对于电影数据文件中的每一行数据,我们将电影ID作为字典的键,将电影名称和类型等元数据作为字典的值,存储在一个字典中。接下来,我们遍历评分矩阵中的每一行数据,对于每一部电影,我们使用其电影ID在上一步中得到的字典中查找对应的元数据,并将评分数据添加到字典中。然后,我们将包含每部电影元数据和评分数据的字典添加到一个列表中。最后,我们输出包含每部电影元数据和评分数据的列表。
将电影数据文件中的电影ID与评分矩阵中的电影ID对应起来,得到每部电影的元数据代码
好的,以下是一个示例代码,它可以读取电影数据文件和评分矩阵文件,将电影ID与元数据进行对应,并输出每部电影的完整元数据和评分数据:
```python
import pandas as pd
# 读取电影数据文件
movies = pd.read_csv('movies.csv')
# 读取评分矩阵文件
ratings = pd.read_csv('ratings.csv')
# 将电影ID与元数据进行对应
movie_dict = {}
for index, row in movies.iterrows():
movie_dict[row['movieId']] = {'title': row['title'], 'genres': row['genres']}
# 将评分矩阵中的电影ID与元数据进行对应,并输出每部电影的完整元数据和评分数据
for index, row in ratings.iterrows():
movie_id = row['movieId']
rating = row['rating']
if movie_id in movie_dict:
movie_metadata = movie_dict[movie_id]
print('Movie:', movie_metadata['title'])
print('Genres:', movie_metadata['genres'])
print('Rating:', rating)
print('---')
```
这个代码中,我们首先使用pandas库读取了电影数据文件和评分矩阵文件。然后,对于电影数据文件中的每一行数据,我们将电影ID作为字典的键,将电影名称和类型等元数据作为字典的值,存储在一个字典中。接下来,我们遍历评分矩阵中的每一行数据,对于每一部电影,我们使用其电影ID在上一步中得到的字典中查找对应的元数据,并输出每部电影的完整元数据和评分数据。
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