movielens处理代码

这一篇博客主要记录自己的代码是如何对movielens数据集进行处理的，想要达到的目的很简单，就是得到一个txt文件，形式如下：第一列为user，第二列为item，第三列为rating。

形如：

要达到这样的目的该怎么处理呢，很简单。

到达movielens的下载官网，https://grouplens.org/datasets/movielens/，选择你要下载的数据集大小类型。
其中，有csv的，有dat的。怎么处理呢？由于我只需要用户项目和评分信息我只对ratings进行处理。
如果是csv，把代码文件与csv文件放在同一个目录下，代码如下：

import math
import random
from numpy import *
import numpy as np
import sys
import os
from pandas import Series,DataFrame
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
import csvratings_list = csv.reader(open('ratings.csv','r'))rating_file = []
for item in ratings_list:rating_file.append(str(item[0])+' '+str(item[1])+' '+str(item[2])+'\n')filename = 'ratings.txt'
with open(filename,'w') as f:for i in range(len(rating_file)):f.write(rating_file[i])

如果是dat，代码如下：

import math
import random
from numpy import *
import numpy as np
import sys
import os
from pandas import Series,DataFrame
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_splitratings = pd.read_table('ratings.dat', sep='::', header=None, engine = 'python')data = ratings.filter(regex='user_id|movie_id|rating')ratings_array = np.array(ratings)ratings_list = ratings_array.tolist()rating_file = []
for item in ratings_list:rating_file.append(str(item[0])+' '+str(item[1])+' '+str(item[2])+'\n')filename = 'ratings.txt'
with open(filename,'w') as f:for i in range(len(rating_file)):f.write(rating_file[i])

运行代码后，就可以得到我们需要的ratings数据集了~

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