pandas生成平均分和评价次数

要生成平均分和评价次数，可以使用pandas来进行计算和分析。首先，需要读取评价数据集，并将其存储为pandas的DataFrame格式。然后，可以使用pandas中的一些函数来计算平均分和评价次数。

首先，假设评价数据集包含以下几个字段：用户ID、评分和评价时间。可以使用pandas中的read_csv函数从文件中读取数据集，并创建一个DataFrame对象。

import pandas as pd

# 读取评价数据集
df = pd.read_csv('评价数据集.csv')

接下来，可以使用pandas的groupby函数对用户ID进行分组，并计算平均分和评价次数。通过指定需要计算的字段和相应的聚合函数，可以得到每个用户的平均分和评价次数。

# 按用户ID分组，计算平均分和评价次数
result = df.groupby('用户ID').agg({'评分':'mean', '评价时间':'count'})

生成的结果将是一个新的DataFrame对象，包含用户ID、平均分和评价次数这三个字段。可以进一步对结果进行处理和分析，例如，筛选出平均分大于某个阈值的用户或按照平均分进行排序等。

# 筛选平均分大于阈值的用户
high_rated_users = result[result['评分'] > 4]

# 按平均分排序
sorted_users = result.sort_values('评分', ascending=False)

最后，可以将结果存储为另一个csv文件，以便进一步分析或可视化。

# 将结果保存为csv文件
result.to_csv('结果.csv', index=False)

通过以上步骤，可以使用pandas方便地生成评价数据的平均分和评价次数，并进行进一步分析和处理。