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。
时间: 2023-06-05 08:05:24 浏览: 58
好的,这是一个数据处理问题,我可以帮您解决。以下是问题的解决方案:
首先,您需要加载文件exp2_4.csv并删除其中的重复记录。您可以使用Python中的pandas库来完成此任务。
示例代码如下:
```
import pandas as pd
# 加载文件
df = pd.read_csv('exp2_4.csv')
# 删除重复记录
df = df.drop_duplicates()
# 将结果按照艺人、歌曲、日期分组并求和
grouped = df.groupby(['艺人id', '歌曲', '日期'])['播放量'].sum()
# 将结果保存到exp2_5.csv中
grouped.to_csv('exp2_5.csv')
```
这段代码将加载文件exp2_4.csv,并删除其中的重复记录。然后,它将结果按照艺人、歌曲、日期分组并求和。最后,它将结果保存到exp2_5.csv中。
请注意,这只是一个示例代码,您可能需要根据数据的实际情况进行修改。同时,如果您有任何问题或疑问,请随时向我提问。
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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:
```python
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:
```python
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:
```python
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:
```python
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:
```python
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)
```
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。
好的,我明白了。我需要先读取exp2_2.csv文件,然后查找并统计重复数据的数量,最后将去重后的数据写入到exp2_4.csv文件中。以下是Python的代码实现:
```python
import pandas as pd
# 读取exp2_2.csv文件
df = pd.read_csv('exp2_2.csv')
# 查找重复数据的数量
duplicates = df.duplicated().sum()
print(f'重复数据的数量为:{duplicates}')
# 去重
df.drop_duplicates(inplace=True)
# 将去重后的数据写入exp2_4.csv文件中
df.to_csv('exp2_4.csv', index=False)
print('已完成去重并写入到exp2_4.csv文件中。')
```
请注意,代码中的文件路径需要根据实际情况进行修改。