# -*- coding: utf-8 -*- from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd def create_dataframe(): ''' 返回值: df1: 一个DataFrame类型数据 ''' # 请在此添加代码 完成本关任务 # ********** Begin *********# # ********** End **********# #返回df1 return df1

好的，根据你的要求，我来帮你完成第二关任务，你需要使用Pandas创建一个DataFrame对象，以下是示例代码：

from pandas import Series, DataFrame
import pandas as pd

def create_dataframe():
    '''
    返回值:
    df1: 一个DataFrame类型数据
    '''
    data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
            'age': [25, 30, 45, 35],
            'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
    df1 = pd.DataFrame(data)
    return df1

在这个函数中，我们创建了一个字典`data`，包含了姓名、年龄和性别三列数据，然后将这个字典转换为DataFrame对象并返回。你可以将这段代码复制到你的代码编辑器中运行，看看是否成功创建了一个DataFrame对象。

当然，如果你有其他的数据源，也可以根据需要来创建DataFrame对象。

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# -*-coding:utf-8-*- import pandas as pd import json import pprint # 读取csv文件 df = pd.read_csv('202205012-20230512.csv', header=None, skiprows=1, usecols=[1,2,3]) # 将数据转换为JSON格式 data = df.to_dict(orient='records') json_data = json.dumps(data) data_t = json.loads(json_data) for ele in data_t: print(ele['代码'])

这段代码的作用是读取一个csv文件，并将其中的数据转换为JSON格式，然后输出其中每行数据的“代码”这一列的值。

其中：

- 第1行声明编码格式为UTF-8；
- 第2行导入pandas库，用于数据处理；
- 第3行导入json库，用于JSON格式的编码和解码；
- 第5行利用pandas库读取csv文件（文件名为“202205012-20230512.csv”），跳过第1行表头，仅读取第2、3、4列（用cols参数指定），并将其转换为pandas的DataFrame对象df；
- 第8行将DataFrame对象df转换为JSON格式，存储在变量json_data中；
- 第10行将json_data解码为Python对象（即一个字典列表），存储在变量data_t中；
- 第12~14行遍历data_t中的每个字典元素，输出其中key为“代码”的value值。

# -*- coding:utf-8 -*- def learn(train_data, N, M): """从训练数据中学习得到模型 参数: train_data - Pandas的DataFrame对象，有四列'user','movie','rating','timestamp'，是训练数据集 N - 整数，用户数目 M - 整数，电影数目 返回值： g - 数据集中的平均每用户每电影评分值参数 alpha - 浮点数组，用户评分偏差参数数组，举例alpha[9]表示用户9的评分偏差 beta - 浮点数组，电影评分偏差参数数组，举例beta[90]表示电影90的评分偏差 """ #导入Step2的模块 from stat_rating import avg_rating_of_users_movies import numpy as np #模型参数 g = 0#模型参数：所有用户所有电影的平均评分 alpha = np.zeros(N)#模型参数：每个用户的评分偏好 beta = np.zeros(M)#模型参数：每个电影的评分偏好 # 请在此添加实现代码 #********** Begin *********# #********** End *********# return g, alpha, beta

这段代码实现了从训练数据中学习得到模型的功能，模型包括三个参数：用户评分偏差参数数组alpha，电影评分偏差参数数组beta和数据集中的平均每用户每电影评分值参数g。下面是一个可能的实现：

def learn(train_data, N, M):
    """从训练数据中学习得到模型
    参数:
        train_data - Pandas的DataFrame对象，有四列'user','movie','rating','timestamp'，是训练数据集
        N - 整数，用户数目
        M - 整数，电影数目
    返回值：
        g - 数据集中的平均每用户每电影评分值参数
        alpha - 浮点数组，用户评分偏差参数数组，举例alpha[9]表示用户9的评分偏差
        beta - 浮点数组，电影评分偏差参数数组，举例beta[90]表示电影90的评分偏差
    """

    #导入Step2的模块
    from stat_rating import avg_rating_of_users_movies
    import numpy as np

    #计算数据集中每个用户对每个电影的平均评分，作为模型的初始平均评分值g
    g = avg_rating_of_users_movies(train_data, N, M)

    #模型参数
    alpha = np.zeros(N)#模型参数：每个用户的评分偏好
    beta = np.zeros(M)#模型参数：每个电影的评分偏好

    #学习模型参数alpha和beta
    for i in range(10):#迭代次数
        for index, row in train_data.iterrows():
            u = row['user']
            m = row['movie']
            r = row['rating']
            alpha[u] += (r - g) - beta[m]
            beta[m] += (r - g) - alpha[u]
        g = avg_rating_of_users_movies(train_data, N, M)

    return g, alpha, beta

该实现的具体步骤如下：

1. 导入Step2中的avg_rating_of_users_movies函数，计算数据集中每个用户对每个电影的平均评分，作为模型的初始平均评分值g。

2. 初始化用户评分偏差参数数组alpha和电影评分偏差参数数组beta，初始值均为0。

3. 迭代更新模型参数alpha和beta。

4. 在每次迭代后，重新计算数据集中的平均每用户每电影评分值参数g。

5. 最终返回三个模型参数：g, alpha, beta。