python的agg函数 python中agg函数

Python中range()函数的用法Python range()函数可创建一个整数列表,一般用在for循环中 。
注意:Python3 range()返回的是一个可迭代对象,类型是对象,而不是列表类型,所以打印的时候不会打印列表 。
函数语法:
range(start,stop[,step])
参数说明:
start:计数从start开始 。默认是从0开始 。例如range(5)等价于range(0,5);
stop:计数到stop结束,但不包括stop 。例如:range(0,5)是[0,1,2,3,4]没有5;
step:步长 , 默认为1 。例如:range(0,5)等价于range(0,5,1) 。
实例:
range(10) # 从 0 开始到 9
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
range(1, 11) # 从 1 开始到 10
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
range(0, 30, 5) # 步长为 5
[0, 5, 10, 15, 20, 25]
range(0, 10, 3) # 步长为 3
[0, 3, 6, 9]
range(0, -10, -1) # 负数
[0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]
range(0)
[]
range(1, 0)
[]
以下是range在for中的使用,循环出runoob的每个字母:
x = 'runoob'
for i in range(len(x)) :
... print(x[i])
...
r
u
n
o
o
b
利用 Python 分析 MovieLens 1M 数据集MovieLens数据集是一个关于电影评分python的agg函数的数据集,里面包含了从IMDB, The Movie DataBase上面得到的用户对电影的评分信息,详细请看下面的介绍 。
文件里面的内容是帮助python的agg函数你如何通过网站id在对应网站上找到对应的电影链接的 。
movieId, imdbId, tmdbId
表示这部电影在movielens上的id,可以通过链接来得到 。
表示这部电影在imdb上的id,可以通过链接
来得到 。
movieId, title, genres
文件里包含了一部电影的id和标题,以及该电影的类别
movieId, title, genres
每部电影的id
电影的标题
电影的类别(详细分类见readme.txt)
文件里面的内容包含了每一个用户对于每一部电影的评分 。
数据排序的顺序按照userId,movieId排列的 。
文件里面的内容包含了每一个用户对于每一个电影的分类
数据排序的顺序按照userId,movieId排列的 。
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该数据集(ml-latest-small)描述了电影推荐服务[MovieLens]()的5星评级和自由文本标记活动 。它包含9742部电影的100836个评级和3683个标签应用程序 。这些数据由610位用户在1996年3月29日到2018年9月24日之间创建 。该数据集于2018年9月26日生成 。
随机选择用户以包含在内 。所有选定的用户评分至少20部电影 。不包括人口统计信息 。每个用户都由一个id表示,并且不提供其他信息 。
数据包含在 links.csv  ,  movies.csv , ratings.csv 和 tags.csv 文件中 。有关所有这些文件的内容和用法的更多详细信息如下 。
这是一个发展的数据集 。因此,它可能会随着时间的推移而发生变化 , 并不是共享研究结果的适当数据集 。
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要确认在出版物中使用数据集,请引用以下文件:
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数据集文件以[逗号分隔值]文件写入,并带有单个标题行 。包含逗号( ,)的列使用双引号(```)进行转义 。这些文件编码为UTF-8 。如果电影标题或标签值中的重音字符(例如Misérables , Les(1995))显示不正确,确保读取数据的任何程序(如文本编辑器 , 终端或脚本)都配置为UTF-8 。
MovieLens用户随机选择包含 。他们的ID已经匿名化了 。用户ID在 ratings.csv 和 tags.csv 之间是一致的(即,相同的id指的是两个文件中的同一用户) 。
数据集中仅包含至少具有一个评级或标记的电影 。这些电影ID与MovieLens网站上使用的电影ID一致(例如,id 1 对应于URL) 。电影ID在 ratings.csv  ,  tags.csv ,movies.csv 和 links.csv 之间是一致的.

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