阿甘正传

汤姆·汉克斯 .... Forrest Gump
莎莉·菲尔德 .... Mrs. Gump
库尔特·拉塞尔 .... Elvis Presley (uncredited) (voice)
加里·辛尼斯 .... Lt. Dan Taylor
罗宾·莱特·潘 .... Jenny Curran

 

上映:1994年01月23日

导演:

罗伯特·泽米吉斯 Robert Zemeckis

     在1995年的第六十七届奥斯卡金像奖最佳影片的角逐中,影片《阿甘正传》一举获得了

最佳影片、

最佳男主角、

最佳导演、

最佳改编剧本、

最佳剪辑、

最佳视觉效果

life was like a box of chocolates,you never know what you're going to get.

 

import pandas as pd # 读取电影数据 movies = pd.read_csv('movies.csv') print("电影列表(前5行):") print(movies.head()) # 读取评分数据 ratings = pd.read_csv('ratings.csv') print("\n电影评分表(前5行):") print(ratings.head()) # 合并数据 data = pd.merge(ratings, movies, on='movieId') print("\n用户评分电影汇总表(前5行):") print(data.head()) # 查看评分分布 import matplotlib.pyplot as plt data['rating'].hist(bins=50) plt.xlabel('Rating') plt.ylabel('Frequency') plt.title('Rating Distribution') plt.show() # 创建数据透视表 user_movie = data.pivot_table(index='userId', columns='title', values='rating') print("\n用户评分电影汇总表数据透视表(前5行):") print(user_movie.head()) # 查看描述性统计信息 print("\n用户评分电影汇总表描述性统计信息:") print(user_movie.describe()) # 选择《阿甘正传》 movie_name = 'Forrest Gump (1994)' movie_ratings = user_movie[movie_name] print("\n《阿甘正传》评分表(前5行):") print(movie_ratings.head()) # 计算与其他电影的相关性 similarities = user_movie.corrwith(movie_ratings) print("\n《阿甘正传》与其他电影间的皮尔逊相关系数表(前5行):") print(similarities.head()) # 合并评分次数 ratings_count = data.groupby('title')['rating'].count() recommendations = pd.DataFrame({'similarity': similarities, 'rating_count': ratings_count}) print("\n《阿甘正传》与其他电影间的皮尔逊相关系数与评分次数表(前5行):") print(recommendations.head()) # 设置评分次数阈值 min_ratings = 20 recommendations = recommendations[recommendations['rating_count'] > min_ratings].sort_values('similarity', ascending=False) print("\n《阿甘正传》相关电影推荐表(评分次数大于20,前5行):") print(recommendations.head())
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