1. 对歌曲艺人数据mars_tianchi_songs进行处理，统计出艺人的个数以及每个艺人的歌曲数量。输出文件格式为exp2_1.csv，第一列为艺人的ID，第二列为该艺人的歌曲数目。最后一行输出艺人的个数。 2. 将用户行为表和歌曲艺人表以歌曲song_id作为关联，合并为一个大表。各列名称为第一到第五列与用户行为表的列名一致，第六到第十列为歌曲艺人表中的第二列到第六列的列名。输出文件名为exp2_2.csv。 3. 按照艺人统计每个艺人每天所有歌曲的播放量，输出文件为exp2_3.csv，各个列名为艺人id,日期Ds， 歌曲播放总量。注意：这里只统计歌曲的播放量，不包括下载和收藏的数量。 4. 对文件exp2_2.csv进行操作，查找重复数据的数量，并去重，得到新的文件exp2_4.csv。 5. 在去重后的文件exp2_4.csv上统计每位艺人每首歌曲每天的播放量，第一列为艺人id,第二列为歌曲，第三列为日期，第四列为播放量，并分别按照艺人、歌曲、日期排序，保存到exp2_5.csv。

1. 代码实现：

import pandas as pd

# 读取歌曲艺人数据
df_songs = pd.read_csv('mars_tianchi_songs.csv')

# 按照艺人id分组，统计每个艺人的歌曲数量
artist_count = df_songs.groupby('artist_id')['song_id'].count()

# 将结果保存到文件
artist_count.to_csv('exp2_1.csv', header=['歌曲数量'])
with open('exp2_1.csv', 'a') as f:
    f.write(f'艺人数量,{len(artist_count)}\n')

2. 代码实现：

import pandas as pd

# 读取用户行为表和歌曲艺人表
df_actions = pd.read_csv('mars_tianchi_user_actions.csv')
df_songs = pd.read_csv('mars_tianchi_songs.csv')

# 合并两个表格
df_merged = pd.merge(df_actions, df_songs, on='song_id')

# 保存结果到文件
df_merged.to_csv('exp2_2.csv', index=False)

3. 代码实现：

import pandas as pd

# 读取用户行为表和歌曲艺人表
df_actions = pd.read_csv('mars_tianchi_user_actions.csv')
df_songs = pd.read_csv('mars_tianchi_songs.csv')

# 合并两个表格
df_merged = pd.merge(df_actions, df_songs, on='song_id')

# 按照艺人和日期分组，统计每个艺人每天所有歌曲的播放量
df_grouped = df_merged.groupby(['artist_id', 'Ds'])['play'].sum()

# 保存结果到文件
df_grouped.to_csv('exp2_3.csv', header=['播放量'])

4. 代码实现：

import pandas as pd

# 读取文件
df = pd.read_csv('exp2_2.csv')

# 查找重复数据
duplicate_count = df.duplicated().sum()

# 去重
df_unique = df.drop_duplicates()

# 保存结果到文件
df_unique.to_csv('exp2_4.csv', index=False)

# 输出重复数据的数量
print(f'重复数据的数量：{duplicate_count}')

5. 代码实现：

import pandas as pd

# 读取文件
df = pd.read_csv('exp2_4.csv')

# 按照艺人、歌曲、日期分组，统计播放量
df_grouped = df.groupby(['artist_id', 'song_id', 'Ds'])['play'].sum()

# 排序
df_sorted = df_grouped.reset_index().sort_values(['artist_id', 'song_id', 'Ds'])

# 保存结果到文件
df_sorted.to_csv('exp2_5.csv', index=False)