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数据分析基础之《pandas（8）—综合案例》

article 2024/9/20 15:41:58

一、需求

1、现在我们有一组从2006年到2016年1000部最流行的电影数据
数据来源：https://www.kaggle.com/damianpanek/sunday-eda/data

2、问题1
想知道这些电影数据中评分的平均分，导演的人数等信息，我们应该怎么获取？

3、问题2
对于这一组电影数据，如果我们想看Rating、Runtime (Minutes)的分布情况，应该如何呈现数据？

4、问题3
对于这一组电影数据，如果我们希望统计电影分类genre的情况，应该如何处理数据？

二、实现

1、问题1

# 综合案例
movie= pd.read_csv("./IMDB-Movie-Data.csv")

movie

# 想知道这些电影数据中评分的平均分，导演的人数等信息，我们应该怎么获取？
# 评分的平均分
movie["Rating"].mean()

# 导演的人数信息
np.unique(movie["Director"]).size

2、问题2

# 对于这一组电影数据，如果我们想看Rating、Runtime (Minutes)的分布情况，应该如何呈现数据？
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建画布
plt.figure(figsize=(20,8), dpi=100)

# 绘制直方图
plt.hist(movie["Rating"], 20)

# 修改刻度
max_ = movie["Rating"].max()
min_ = movie["Rating"].min()
plt.xticks(np.linspace(max_, min_, num=21))

# 添加网格
plt.grid(linestyle="--", alpha=0.8)

# 显示图像
plt.show()