Python 数据集处理：将 user_id, movie, ratings 转换为字典格式

'{//'title//': //'Python 数据集处理：将 user/_id, movie, ratings 转换为字典格式//', //'description//': //'本文介绍了如何使用 Python 将一个包含 user/_id, movie, ratings 字段的数据集转换为指定格式的字典，例如 {//'name//': //'用户1//', //'watched/_movies//': [//'电影A//', //'电影B//'], //'ratings//': [4, 3]}。文章提供了详细的步骤和代码示例，并解释了每个步骤的作用。//', //'keywords//': //'python, 数据集处理, pandas, groupby, 字典, 数据转换, user/_id, movie, ratings, 数据分析//', //'content//': //'要将数据集转换为指定的格式，可以按照以下步骤进行处理：//n//n1. 导入所需的库：//n//npython//nimport pandas as pd//n//n//n2. 读取数据集到一个DataFrame对象：//n//npython//ndf = pd.read/_csv(//'your/_dataset.csv//') # 替换为你的数据集的路径//n//n//n3. 根据用户ID对数据进行分组：//n//npython//ngrouped = df.groupby(//'user/_id//')//n//n//n4. 创建一个空列表来保存转换后的数据：//n//npython//nresult = []//n//n//n5. 遍历每个用户组，提取用户ID、观看的电影和评分，并将其添加到结果列表中：//n//npython//nfor user/_id, group in grouped://n user/_data = {}//n user/_data[//'name//'] = //'用户//' + str(user/_id) # 假设用户ID为整数//n user/_data[//'watched/_movies//'] = list(group[//'movie//'])//n user/_data[//'ratings//'] = list(group[//'ratings//'])//n result.append(user/_data)//n//n//n6. 打印转换后的结果：//n//npython//nprint(result)//n//n//n完整的代码示例如下：//n//npython//nimport pandas as pd//n//ndf = pd.read/_csv(//'your/_dataset.csv//') # 替换为你的数据集的路径//n//ngrouped = df.groupby(//'user/_id//')//n//nresult = []//n//nfor user/_id, group in grouped://n user/_data = {}//n user/_data[//'name//'] = //'用户//' + str(user/_id) # 假设用户ID为整数//n user/_data[//'watched/_movies//'] = list(group[//'movie//'])//n user/_data[//'ratings//'] = list(group[//'ratings//'])//n result.append(user/_data)//n//nprint(result)//n//n//n请确保将代码中的//'your/_dataset.csv//'替换为你的实际数据集的路径，并根据实际情况进行调整。//n//n