数据来自《利用python进行数据分析》附加数据文件，本篇使用电影评分数据
读取三份数据
这里传入的names值的是要使用的列名称的列表
三个表的前5行
要记住每一个都是DataFrame对象，不过三个表看起来太麻烦了，不如合成为一个表，这时就利用pandas的merge函数，先将ratings跟users合并，然后再将movies合并进去，merge函数会根据列名的重叠情况自动推断出哪些列是合并（或连接）键
取出第一行
原书中使用的
ix(int)函数，但是这个函数已经弃用了，再使用会抛出警告，我就换了新的函数loc这里是基于标签索引还有一个基于位置索引的iloc
透视表
pivot_table官方文档
筛选出投票数大与250的，并作为索引生成新的DataFrame
对女性观众的评分进行排序，这里出发了一个警告，
sort_index已经弃用,所以我更换了新的方法sort_values
接下来计算男女分歧比较大的电影，其实就是多加一列，计算出男女电影评分差，排序一下就可以了
按照评分差排序
反过来就是男性最喜欢的电影(相比较)
女性最喜欢倒序之后
这里利用切片的第三个参数步进为负数实现倒序
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