在给定的电影数据集中，找出评分最高的前10部电影。


数据集：MovieLens数据集
评分：4星及以上
根据给定的要求，需要在MovieLens数据集中筛选出评分为4星及以上的电影，并找出评分最高的前10部电影。具体的实现方式需要使用相应的编程语言和工具，例如Python和Pandas等。一种可能的解决方案如下：

1. 读取MovieLens数据集，并将评分数据加载为Pandas DataFrame对象。
2. 根据电影ID进行分组，并计算每部电影的平均评分。
3. 筛选出平均评分为4星及以上的电影，并按照平均评分进行降序排序。
4. 取出排序后的前10部电影，并输出它们的电影名称和平均评分。

下面是一个代码实现的示例： 

```python
import pandas as pd

# 读取数据集
ratings = pd.read_csv('ratings.csv')

# 计算每部电影的平均评分
movie_ratings = ratings.groupby('movieId')['rating'].mean()

# 筛选出平均评分为4星及以上的电影，并进行降序排序
top_movies = movie_ratings[movie_ratings >= 4].sort_values(ascending=False)[:10]

# 输出电影名称和平均评分
movies = pd.read_csv('movies.csv')
top_movies = top_movies.to_frame().reset_index()
result = pd.merge(top_movies, movies, on='movieId')
print(result[['title', 'rating']])
```