豆瓣电影数据分析PPT
数据概况豆瓣电影数据涵盖了2008年至2014年间在北美上映的影片，共计2000余部。这些电影包括了众多知名作品，如《蝙蝠侠：黑暗骑士》、《星际穿越》、《...
数据概况豆瓣电影数据涵盖了2008年至2014年间在北美上映的影片，共计2000余部。这些电影包括了众多知名作品，如《蝙蝠侠：黑暗骑士》、《星际穿越》、《触不可及》等。此次分析主要基于这些数据展开。电影分类分析1. 电影分类每部电影可能属于多个类别，因此需要对每部电影的类别进行单一化处理。这可以通过创建一个DataFrame实现，以类别为列索引，以电影索引为行索引，只要属于该类电影，位置则为1，否则为0。2. 获取所有电影的不重复类别列表首先，可以创建一个空列表tmp，然后遍历每部电影的所有类别。对于每部电影的每个类别，使用split(',')方法将类别字符串分割成单独的类别，然后将这些类别添加到tmp列表中。最后，使用set(tmp)获取去重后的列表。另一种方法是使用列表解析。首先，创建一个包含所有电影类别的列表，然后使用列表解析将每部电影的所有类别添加到该列表中，并使用set()函数去重。3. 类别分布分析在获取所有不重复的类别列表后，可以进一步分析各类别的分布情况。例如，可以计算每个类别的电影数量、平均评分等。这有助于了解哪些类别的电影更受欢迎或评价更高。评分分析1. 评分概况豆瓣和IMDB的评分是衡量电影质量的重要指标。分析评分分布可以了解观众和评论家对电影的评价趋势。可以绘制评分直方图或箱线图，以直观地展示评分的分布情况。2. 评分与类别关系分析分析不同类别的电影在豆瓣和IMDB上的评分分布，可以发现某些类别的电影可能更受好评或评分普遍较低。这有助于深入了解不同类型电影的受欢迎程度和评价标准。3. 评分与时间关系分析分析评分随时间的变化趋势，可以了解观众对不同时期电影的喜好和评价标准的变化。这有助于预测未来观众的口味和评价趋势。总结与展望通过对豆瓣电影数据的分析，我们可以深入了解观众对不同类型电影的喜好和评价标准。通过比较不同类别的电影评分和分布情况，可以为制片方、导演和演员提供有益的参考，以制作更符合观众口味的优秀作品。此外，随着数据不断更新和扩充，未来还可以进一步拓展对豆瓣电影数据的研究和分析，以揭示更多有趣的规律和趋势。
