有两个文件分别是r1.csv、m1.csv,分别表示电影的评分以及电影的类型,某同学想知道评分4.0以上的电影有哪些,请你帮助他完成这个需求找到好看的电影。 m1.csv文件中字段分别为: movieId(电影编号)、title(电影名称)、genres(题材) r1.csv文件中字段分别为: userId(用户编号)movieId(电影编号)rating(评分)timestamp(时间戳)
时间: 2023-06-09 18:03:54 浏览: 68
您好,根据您的需求,您可以按照以下步骤操作:
1. 首先将两个文件加载到程序中,并将它们合并成一个数据集,通过电影的编号将它们进行关联,这可以使用 pandas 库来实现。假设您已经将这两个文件放在了程序同级路径下,您可以使用以下代码加载数据并进行合并:
import pandas as pd
# 读取 r1.csv 和 m1.csv 文件
ratings = pd.read_csv("r1.csv")
movies = pd.read_csv("m1.csv")
# 将电影数据和评分数据合并到一起
movie_ratings = pd.merge(ratings, movies, on='movieId')
2. 接下来,您可以通过筛选评分大于等于4.0的电影来找到好看的电影,这可以使用 pandas 中的查询语句来实现。以下是一个查询评分大于等于4.0的电影的代码示例:
good_movies = movie_ratings.query('rating >= 4.0')
3. 最后,您可以将找到的好看电影的电影名称打印出来,如下所示:
for title in good_movies['title']:
print(title)
希望这个回答对您有帮助。
相关问题
如何用python给r1.csv在第一行添加data,name,age
可以使用csv模块来实现,具体代码如下:
```python
import csv
# 打开r1.csv文件
with open('r1.csv', 'r', newline='') as f:
reader = csv.reader(f)
rows = [row for row in reader]
# 在第一行添加data,name,age
rows.insert(0, ['data', 'name', 'age'])
# 保存修改后的文件
with open('r1.csv', 'w', newline='') as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerows(rows)
```
上述代码首先使用csv模块读取r1.csv文件中的内容,并将其存储在列表rows中。然后,在rows列表的第一行添加data,name,age。最后,使用csv模块将修改后的rows列表写入到r1.csv文件中。
r1=x1*c_x R2=r1.sum()+c_b预测值是
这段代码使用了线性回归模型对发电场数据进行了拟合,并预测了一个新的样本点的输出值。
根据代码,我们可以看出:
- r1=x1*c_x是将输入数据x1与回归系数c_x相乘,得到预测值的系数部分。
- r1.sum()+c_b是将上一步得到的系数部分与截距c_b相加,得到完整的预测值。
因此,R2的值为r1.sum()+c_b,即:
R2 = (28.4 * (-10.9194)) + (50.6 * (-0.2012)) + (1011.9 * 0.0518) + (80.54 * (-0.1551)) + 449.9047
R2 = -308.8573
所以,预测值为-308.8573。
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