使用itertuples进行中心余弦归一化

问题描述

我正在尝试使用pandas在python中建立一个推荐系统。

我有一个由userId组成的矩阵dataFrame和包含每个用户（名为movie_user）的每部电影的得分的电影，如下所示：

title   Salt (2010)  Salton Sea,The (2002)  Salvador (1986)  \
userId                                                         
1               NaN                     NaN              NaN   
2               NaN                     2.0              NaN   
3               NaN                     NaN              NaN   
4               3.0                     NaN              1.3   
5               NaN                     NaN              NaN   
...             ...                     ...              ...   
606             NaN                     NaN              NaN   
607             NaN                     NaN              NaN   
608             1.2                     NaN              3.9   
609             NaN                     NaN              NaN   
610             3.0                     3.5              NaN 

我想做的是使用居中余弦对评级进行归一化。 对于每一行，找到用户的平均分数（不计算NaN）。用平均分数减去每个值（不是NaN）。然后将每个NaN都替换为0。

这里有我正在尝试做的一些伪代码：

for (every user) {
averagescore = (total score of this user) / (number of movies reviewed)
   for (every row of this user) {
   if (value != NaN) {
   value = value - averagescore
      else {
         value = 0;
         }
      }
   }
}

我试图做的是遍历行并找到平均值，但是所有输出都是NaN：

for row in movie_user.itertuples():
    avgscore = 0
    for x in row:
        avgscore = avgscore + x
    print(avgscore)

我是熊猫新手，所以如果有人可以帮助，将不胜感激，谢谢！

解决方法

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