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【50 Pandas+Pyecharts | 暑期档电影票房数据分析可视化】

文章目录

  • 🏳️‍🌈 1. 导入模块
  • 🏳️‍🌈 2. Pandas数据处理
    • 2.1 读取数据
    • 2.2 提取电影名称
  • 🏳️‍🌈 3. Pyecharts数据可视化
    • 3.1 电影总票房排行
    • 3.2 各电影票房占比
    • 3.3 2023中国各省地区大学数量分布
    • 3.4 《抓娃娃》每日票房/观看人次
    • 3.5 当日票房冠军电影次数
    • 3.6 票房环比-场次环比-人次环比-平均票价
    • 3.7 《抓娃娃》《云边有个小卖部》各城市等级电影票房
  • 🏳️‍🌈 4. 可视化项目源码+数据

大家好,我是 👉【Python当打之年(点击跳转)】

本期将利用Python分析「2024暑期档电影票房数据」 ,看看:电影整体票行排行分布情况、哪部电影人气最高观看人数最多以及平均票价,票房环比等,希望对大家有所帮助,如有疑问或者需要改进的地方可以联系小编。

涉及到的库:
Pandas — 数据处理
Pyecharts — 数据可视化

🏳️‍🌈 1. 导入模块

import pandas as pd
from pyecharts.charts import *
from pyecharts import options as opts
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

🏳️‍🌈 2. Pandas数据处理

2.1 读取数据

df1 = pd.read_excel('./data/各地域票房分布.xlsx')

在这里插入图片描述

df2 = pd.read_excel('./data/总票房详情.xlsx')

在这里插入图片描述

df3 = pd.read_excel('./data/每日票房详情.xlsx')

在这里插入图片描述

2.2 提取电影名称

df3['电影名称'] = df3['当日票房冠军'].apply(lambda x: x.split('¥')[0].strip() if '¥' in x else None)

🏳️‍🌈 3. Pyecharts数据可视化

3.1 电影总票房排行

def get_bar1():
    chart = (
        Bar(i)
        .add_xaxis(x_data[::-1])
        .add_yaxis('', y_data[::-1])
        .reversal_axis()
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(
                title='1-电影总票房排行',
                subtitle=subtitle,
                pos_top='2%',
                pos_left='center',
            ),
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
                is_show=False,
                max_=20,
            ),
        )
    )

在这里插入图片描述

  • 《抓娃娃》以32.56亿票房高居暑期票房榜榜首
  • 《默杀》以13.51亿位居第二,《末路狂花钱》、《异形:夺命舰》、《云边有个小卖部》分别以7.82亿、6.43亿、4.99亿紧随其后

3.2 各电影票房占比

def get_pie1():
    pie1 = (
        Pie()
        .add('',
             [list(z) for z in zip(x_data, y_data)],
            )
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(
                title='2-各电影票房占比',
                subtitle=subtitle,
                pos_top='4%',
                pos_left='center',
            ),
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
                is_show=False,
                max_=20,
            ),
        )
    )

在这里插入图片描述

  • 《抓娃娃》占比37.96%
  • 《默杀》占比15.75%
  • 《末路狂花钱》占比9.12%
  • 《异形:夺命舰》占比7.5%
  • 《云边有个小卖部》占比5.82%

3.3 2023中国各省地区大学数量分布

在这里插入图片描述

  • 《抓娃娃》共7867.9万人次观看
  • 《默杀》共3280.11万人次观看
  • 《末路狂花钱》共1951.86万人次观看
  • 《异形:夺命舰》共1586.25万人次观看
  • 《云边有个小卖部》共1232.3万人次观看

3.4 《抓娃娃》每日票房/观看人次

在这里插入图片描述

  • 《抓娃娃》在7月20日(上映后第一个周末)票房达到单日顶峰3.7亿,当日共901万人次观看,此后每周末都是一个小高峰
  • 7月16日前为点映数据

3.5 当日票房冠军电影次数

在这里插入图片描述

  • 《抓娃娃》占据单日票房榜32天
  • 《异形:夺命舰》占据单日票房榜15天
  • 《云边有个小卖部》占据单日票房榜11天
  • 《默杀》占据单日票房榜10天
  • 《我才不要和你做朋友呢》占据单日票房榜9天

3.6 票房环比-场次环比-人次环比-平均票价

在这里插入图片描述

3.7 《抓娃娃》《云边有个小卖部》各城市等级电影票房

def get_pie2():
    pie1 = (
        Pie()
        .add('',
             [list(z) for z in zip(x_data, y_data1)],
            )
        .add('',
             [list(z) for z in zip(x_data, y_data2)],
            )
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(
                title='《抓娃娃》《云边有个小卖部》各城市等级电影票房',
                subtitle=subtitle,
                pos_top='4%',
                pos_left='center',
            ),
        )
    )

在这里插入图片描述

  • 《抓娃娃》、《云边有个小卖部》在二线城市票房最高,占比接近40%,一线城市票房占比12%左右,三线城市票房占比20%左右,四线城市票房占比20%左右,其他城市票房占比8%左右

🏳️‍🌈 4. 可视化项目源码+数据

点击跳转:【全部可视化项目源码+数据】


以上就是本期为大家整理的全部内容了,赶快练习起来吧,原创不易,喜欢的朋友可以点赞、收藏也可以分享注明出处)让更多人知道。


http://www.kler.cn/a/302437.html

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