Pivoter vos données

Dans ce chapitre, vous allez franchir une étape supplémentaire pour générer des recommandations personnalisées : vous identifierez des éléments appréciés par des utilisateurs similaires à celui pour lequel vous faites des recommandations.

La première étape consiste à formater vos données. Vous partez d’un jeu de données où chaque ligne correspond à un utilisateur et sa note, avec les colonnes suivantes :

• user: ID utilisateur
• title: Titre du film
• rating: Note donnée par l’utilisateur

Vous devrez transformer ce DataFrame en une matrice de notes utilisateur, où chaque ligne représente un utilisateur et chaque colonne un film présent sur la plateforme. Cela vous permettra de comparer facilement les utilisateurs et leurs préférences.