Python数据挖掘和实战课程源码

源代码和实战非常适合初学者使用，很详细

#-*- coding: utf-8 -*-
#使用基于UBCF算法对电影进行推荐
from __future__ import print_function
import pandas as pd

############    主程序   ##############
if __name__ == “__main__“:
    print（“\n--------------使用基于UBCF算法对电影进行推荐 运行中... -----------\n“）
    traindata = pd.read_csv（‘/media/dp_zhou/Knowledge/Learning data/Python books/数据与代码/数据与代码/示例程序/data/u1.base‘sep=‘\t‘ header=Noneindex_col=None）
    testdata = pd.read_csv（‘/media/dp_zhou/Knowledge/Learning data/Python books/数据与代码/数据与代码/示例程序/data/u1.test‘sep=‘\t‘ header=Noneindex_col=None）
    #删除时间标签列
    traindata.drop（3axis=1 inplace=True）
    testdata.drop（3axis=1 inplace=True）
    #行与列重新命名
    traindata.rename（columns={0:‘userid‘1:‘movid‘2:‘rat‘} inplace=True）
    testdata.rename（columns={0:‘userid‘1:‘movid‘2:‘rat‘} inplace=True）
    traindf=traindata.pivot（index=‘userid‘ columns=‘movid‘ values=‘rat‘）
    testdf=testdata.pivot（index=‘userid‘ columns=‘movid‘ values=‘rat‘）
    traindf.rename（index={i:‘usr%d‘%（i） for i in traindf.index}  inplace=True）
    traindf.rename（columns={i:‘mov%d‘%（i） for i in traindf.columns}  inplace=True）
    testdf.rename（index={i:‘usr%d‘%（i） for i in testdf.index}  inplace=True）
    testdf.rename（columns={i:‘mov%d‘%（i） for i in testdf.columns}  inplace=True）
    userdf=traindf.loc[testdf.index]
    #获取预测评分和推荐列表
    trainratstrainrecomm=recomm（traindfuserdf）

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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     目录           0  2018-07-29 17:49  Python与数据挖掘\第10章\
     目录           0  2018-07-29 17:49  Python与数据挖掘\第10章\上机实验\
     目录           0  2018-07-29 18:18  Python与数据挖掘\第10章\上机实验\data\
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     文件        1560  2018-07-29 17:49  Python与数据挖掘\第10章\示例程序\code\10-1.py
     文件        1879  2018-07-29 17:49  Python与数据挖掘\第10章\示例程序\code\recommender.py
     文件        1762  2018-07-29 17:49  Python与数据挖掘\第10章\示例程序\code\recommender.pyc
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     文件     1586544  2018-07-29 18:18  Python与数据挖掘\第10章\示例程序\data\u1.base
     文件      392629  2018-07-29 17:49  Python与数据挖掘\第10章\示例程序\data\u1.test
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     目录           0  2018-07-29 18:18  Python与数据挖掘\第11章\示例程序\
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     文件       20480  2018-07-29 17:49  Python与数据挖掘\第11章\示例程序\data\arima_data.xls
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............此处省略91个文件信息