PythonForDataAnalysis学习之路

在引言章节里，介绍了MovieLens 1M数据集的处理示例。书中介绍该数据集来自GroupLens Research（）,该地址会直接跳转到，这里面提供了来自MovieLens网站的各种评估数据集，可以下载相应的压缩包，我们需要的MovieLens 1M数据集也在里面。

下载解压后的文件夹如下：

这三个dat表都会在示例中用到。我所阅读的《Python For Data Analysis》中文版（PDF）是2014年第一版的，里面所有示例都是基于Python 2.7和pandas 0.8.2所写的，而我安装的是Python 3.5.2与pandas 0.20.2，里面的一些函数与方法会有较大的不同，有些是新版本中参数改变了，而有些是新版本里弃用了某些旧版本的函数，这导致我运行按照书中示例代码时，会遇到一些Error和Warning。在测试MovieLens 1M数据集代码时，在和一样我的配置环境下，会遇到如下几个问题。

在将dat数据读入到pandas DataFrame对象中时，书中给出代码为：

users = pd.read_table('ml-1m/users.dat', sep='::', header=None, names=unames)

rnames = ['user_id', 'movie_id', 'rating', 'timestamp']
ratings = pd.read_table('ml-1m/ratings.dat', sep='::', header=None, names=rnames)

mnames = ['movie_id', 'title', 'genres']
movies = pd.read_table('ml-1m/movies.dat', sep='::', header=None, names=mnames) 

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