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thep

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(CẬP NHẬT) Hệ thống gợi ý cá nhân hóa sử dụng Python | Thuật toán gợi ý | Trí tuệ nhân tạo gợi ý

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사용자 집단별 추천 강의 11:56 부분에 성별에 따른 예측값 계산에서 MergeError가 발생합니다.

Đã giải quyết

Viết

431

# 성별에 따른 예측값 계산
merged_ratings = pd.merge(x_train,users)

users = users.set_index('user_id')

g_mean = merged_ratings[['movie_id','sex','rating']].groupby(['movie_id', 'sex'])['rating'].mean()
g_mean

코드는 이렇게 작성했고요.

merged_ratings = pd.merge(x_train,users)
이 부분에서

MergeError: No common columns to perform merge on. Merge options: left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False

이런 에러가 발생해요. 강의랑 똑같이 했는데 왜 에러가 나는걸까요? ㅠ ㅠ

딥러닝추천-시스템

Câu trả lời 1

거친코딩

Người chia sẻ kiến thức

안녕하세요.

거친코딩입니다 🙂

간단히 에러를 살펴보면 머지 하실때 공통 컬럼이 없다고 뜨는데, x_train과 users를 프린트문으로 찍어보시고 컬럼명이 일치하시는지 확인 부탁드립니다.

혹은 머지 하시려는 키가 인덱스로 잡혀있을수 있으니 해당부분도 참고부탁드립니다.

감사합니다.

거친코딩 드림

thep

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답변 감사합니다!

연속으로 실행시키면 나는 오류였습니다.
한번 실행 시킨뒤엔 users = users.set_index('user_id') 이 코드로 users가 달라져서 아래 코드를 실행한 뒤 다시 실행시키니 잘 동작합니다. 감사합니다!

# 데이터 읽어오기(user, item, data)
base_src = 'drive/MyDrive/RecoSys/Data'
u_user_src = os.path.join(base_src, 'u.user')
u_cols = ['user_id', 'age', 'sex', 'occupation', 'zip_code']
users = pd.read_csv(u_user_src,
                    sep='|',
                    names=u_cols,
                    encoding='latin-1')

u_item_src = os.path.join(base_src, 'u.item')
i_cols = ['movie_id','title','release date','video release date',
          'IMDB URL','unknown','Action','Adventure','Animat ion', 'Children\'s','Comedy','Crime','Documentary ','Drama','Fantasy',
          'Film- Noir','Horror','Musical','Mystery','Romance ','Sci-Fi','Thriller','War','Western']
movies = pd.read_csv(u_item_src,
                     sep='|',
                     names=i_cols,
                     encoding='latin-1')

u_data_src = os.path.join(base_src, 'u.data')
r_cols = ['user_id', 'movie_id', 'rating', 'timestamp']
ratings = pd.read_csv(u_data_src,
                      sep = '\t',
                      names = r_cols,
                      encoding = 'latin-1')

# ratings DataFrame에서 timestamp 제거
ratings = ratings.drop('timestamp', axis=1)
movies = movies[['movie_id', 'title']]

thep

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