如何根据评论找到每部电影的平均分数-Python

我有这样的数据帧

    UserID  Review      MovieID
0   10112   Good        MOV001
1   10112   Excellent   MOV002
2   10112   Average     MOV003
3   10113   Good        MOV001
4   10113   Bad         MOV002
5   10113   Good        MOV003
6   10113   Excellent   MOV004
7   10114   Good        MOV001
8   10114   Bad         MOV002
9   10114   Good        MOV003
10  10114   Excellent   MOV004

我已将评论更改为int值

movies.Review[movies.Status == 'Average'] = 2
movies.Review[movies.Status == 'Good'] = 3
movies.Review[movies.Status == 'Excellent'] = 5
movies.Review[movies.Status == 'Very Good'] = 4
movies.Review[movies.Status == 'Okay'] = 1
movies.Review[movies.Status == 'Bad'] = 0
movies

现在我的数据框看起来像这样

UserID  Review      MovieID
0   10112   3           MOV001
1   10112   5           MOV002
2   10112   2           MOV003
3   10113   3           MOV001
4   10113   0           MOV002
5   10113   3           MOV003
6   10113   5           MOV004
7   10114   3           MOV001
8   10114   0           MOV002
9   10114   3           MOV003
10  10114   5           MOV004

---

现在我如何根据评论找到每部电影的平均分数？有人能帮我吗？

首先，你不需要那些

电影。查看[movies.Status==…]=…

。相反，使用

np。选择
或
map
：

Status_convert = {'Bad':0, 'Okay':1, 'Average':2,
                   'Good':3, 'Very Good':4, 'Excellent':5}
movies['Review'] = movies.Status.map(Status_convert)

然后你可以做：

df.groupby('MovieID')['Review'].mean()

输出：

MovieID
MOV001    3.000000
MOV002    1.666667
MOV003    2.666667
MOV004    5.000000
Name: Review, dtype: float64

首先，您不需要这些
电影。请查看[movies.Status==…]=…
。相反，使用
np。选择
或
map
：

Status_convert = {'Bad':0, 'Okay':1, 'Average':2,
                   'Good':3, 'Very Good':4, 'Excellent':5}
movies['Review'] = movies.Status.map(Status_convert)

然后你可以做：

df.groupby('MovieID')['Review'].mean()

输出：

MovieID
MOV001    3.000000
MOV002    1.666667
MOV003    2.666667
MOV004    5.000000
Name: Review, dtype: float64

groupby.mean
？你能帮我写代码吗？根据你设置分数的逻辑，查看
np。选择
Yes，如前所述，你需要类似于
movies.groupby（'MovieID'）.mean（）的东西。
groupby.mean
？你能帮我写代码吗？根据你设置分数的逻辑，查看
np。选择
Yes，如前所述，您需要类似于
movies.groupby（'MovieID'）.mean（）的内容