import pandas as pd
import numpy as np
amazon_ratings = pd.read_csv("https://grepp-reco-test.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/ratings_Beauty.csv")
amazon_ratings = amazon_ratings.dropna()
amazon_ratings.head()
# 인기도 기반 추천 만들기
# 리뷰의 수가 가장 큰 상품 10개를 계산해본다
popular_products = pd.DataFrame(amazon_ratings.groupby('ProductId')['Rating'].count())
most_popular = popular_products.sort_values('Rating', ascending=False)
most_popular.head(10)
most_popular.head(10).plot(kind = "bar")
""" 과제 """
# 리뷰 수가 어느 정도 이상되는 상품을 대상으로 평균 평점이 4이상인 뷰티 상품을 리턴하게 해보자.
amazon_ratings_summary = amazon_ratings[['ProductId', 'Rating']].groupby(['ProductId']).agg(['count', 'median', 'mean'])
amazon_ratings_summary.columns = ['count', 'median', 'mean']
amazon_ratings_summary.sort_values('count', ascending=False).head(10)
