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pandas解析MovieLens 1M数据集报错 UnicodeDecodeError
1. 问题描述 跟着书本学习的时候，发现从github下载的数据集，用pandas读取的时候会报错： 2. 解决办法 显然是编码的问题，用file命令查看文件编码： ISO-8859在python中的编码是ISO-8859-1，可以通过下述函数判断出来： pip install chardet def get_encoding(file): with open(file, 'r《利用Python进行数据分析》笔记---第2章--MovieLens 1M数据集
写在前面的话： 实例中的所有数据都是在GitHub上下载的，打包下载即可。 地址是： [ http://github.com/pydata/pydata-book ](http://github.com/pydata/pydata- book) 还有一定要说明的： 我使用的是Python2.7，书中的代码有一些有错误，我使用自己的2.7版本调通。 # coding: utf-8《利用Python进行数据分析》笔记---第2章--MovieLens 1M数据集
写在前面的话： 实例中的所有数据都是在GitHub上下载的，打包下载即可。 地址是： [ http://github.com/pydata/pydata-book ](http://github.com/pydata/pydata- book) 还有一定要说明的： 我使用的是Python2.7，书中的代码有一些有错误，我使用自己的2.7版本调通。 # coding: utf-8《利用Python进行数据分析》笔记---第2章--MovieLens 1M数据集
写在前面的话： 实例中的所有数据都是在GitHub上下载的，打包下载即可。 地址是： [ http://github.com/pydata/pydata-book ](http://github.com/pydata/pydata- book) 还有一定要说明的： 我使用的是Python2.7，书中的代码有一些有错误，我使用自己的2.7版本调通。 # coding: utf-8pandas 分组学习（利用MovieLens数据集）
本文是DataWhale组队学习pandas的总结。 一、分组模式及其对象 1. 分组的一般模式 想要利用pandas实现分组操作，必须明确三个要素： 分组依据 、 数据来源 、 操作及其返回结果 。同时从充分性的角度来说，如果明确了这三方面，就能确定一个分组操作，从而分组代码的一般模式即： df.gro数据分析实例-MovieLens 1M 数据集
MovieLens 1M数据集含有来自6000名用户对4000部电影的100万条评分数据。分为三个表：评分，用户信息，电影信息。这些数据都是dat文件格式。 读取3个数据集： #coding=gbk # MovieLens 1M数据集含有来自6000名用户对4000部电影的100万条评分数据。 # 分为三个表：评分，用surprise库使用
自动交叉使用法 #-*- coding:utf-8 -*- from surprise import SVD from surprise import Dataset from surprise.model_selection import cross_validate data = Dataset.load_builtin('ml-100k') # 默认载入movielens数据集 algo = SVD() cross_validate(algo, data, measureslogstash安装
1.进入官网 https://www.elastic.co/cn/downloads/logstash 下载相应版本的logstash 2. ./bin/logstash -f logstash.conf启动logstash Small: 100,000 ratings and 3,600 tag applications applied to 9,000 movies by 600 users. Last updated 9/2018. movielens/ml-lat《利用Python进行数据分析》 14.2 MovieLens 1M数据集
第十四章 数据分析示例注：本章示例数据集可在附带的GitHub仓库（http://github.com/wesm/pydata-book）中找到14.2 MovieLens 1M数据集 GroupLens实验室（http://www.grouplens.org/node/73）提供了一些从MovieLens用户那里收集的20世纪90年代末和21世纪初的电影评分数据的