【数据分析】豆瓣电影Top250爬取的数据的可视化分析

【数据分析】豆瓣电影Top250爬取的数据的可视化分析

豆瓣Top250网址 将之前爬取到的豆瓣电影进行简单的可视化： 数据列表保存为CSV格式，如图

导入数据 做好准备

#!-*- coding:utf-8 -*-import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pylab as pltimport refrom numpy import rankfrom builtins import mapfrom datashape.coretypes import Map#参考了简书上的饼状图教程#切换工作目录，IPython运行%pylabMovie=pd.read_csv('./doubanmovietop.csv') #数据读取

检查数据头

Movie.head()

#Rating pieRating=Movie['rating_num']bins=[8,8.5,9,9.5,10] #分区(0,8],(8,8.5]....rat_cut=pd.cut(Rating,bins=bins)rat_class=rat_cut.value_counts() #统计区间个数rat_pct=rat_class/rat_class.sum()*100 #计算百分比rat_arr_pct=np.array(rat_pct)#将series格式转成array，为了避免pie中出现namef1=plt.figure(figsize=(9,9))plt.title('DoubanMovieTop250\nRatingDistributin(0~10)')plt.pie(rat_arr_pct,labels=rat_pct.index,colors=['r','g','b','c'],autopct='%.2f%%',startangle=75,explode=[0.05]*4) #autopct属性显示百分比的值plt.savefig('MovieTop250.RatingDistributin(0~10).png')f1.show()#explode:将某部分爆炸出来， 使用括号，将第一块分割出来，数值的大小是分割出来的与其他两块的间隙#labeldistance，文本的位置离远点有多远，1.1指1.1倍半径的位置#autopct，圆里面的文本格式，%3.1f%%表示小数有三位，整数有一位的浮点数#shadow，饼是否有阴影#startangle，起始角度，0，表示从0开始逆时针转，为第一块。一般选择从90度开始比较好看#pctdistance，百分比的text离圆心的距离#patches, l_texts, p_texts，为了得到饼图的返回值，p_texts饼图内部文本的，l_texts饼图外label的文本

#year pieyear=Movie['date']for i in year.index: if len(year[i])>4: year.drop(i,inplace=True) # year.drop(i,inplace=True) 去除多个年代的特例,inplace重要，修改改变原值year=year.astype(int)bins=np.linspace(min(year)-1,max(year)+1,10).astype(int) #产生区间,bins一般为(,]的，所以+1year_cut=pd.cut(year,bins=bins)year_class=year_cut.value_counts()year_pct=year_class/year_class.sum()*100year_arr_pct=np.array(year_pct)color=['b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', (0.2,0.5,0.7), (0.6,0.5,0.7),(0.2,0.7,0.1)] #RGB 0-1之间的tuplef2=plt.figure(figsize=(9,9))patches,out_text,in_text=plt.pie(year_arr_pct,labels=year_pct.index,colors=color,autopct='%.2f%%',explode=[0.05]*9,startangle=30)plt.title('MovieTop250\nYears Distribution')f2.show()# plt.savefig('MovieTop250_YearsDistribution.png')

豆瓣电影Top250，电影排名&评价人数&电影评分的散点图：

#评价人数 rank=np.array(Movie.index,dtype=int)+1 #index start from 0 Movie['0']=rankf3=plt.figure(3,figsize=(12,10))plt.scatter(x=Movie['0'],y=Movie['comment_num'],c=Movie['rating_num'],s=80)plt.title('Douban Movie\nRank and Rating People by Rating',fontsize=20)plt.xlabel('Rank',fontsize=15)plt.ylabel('Rating People',fontsize=15)plt.axis([-5,255,0,750000]) #x轴坐标范围plt.colorbar() #显示colorbarplt.savefig('DoubanMovie_Rank_and_RatingPeople_by_Rating.png')plt.show()

#!-*- coding:utf-8 -*-import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pylab as pltfrom matplotlib.font_manager import FontProperties #fontproperties的模块，pyde自动添加的，好评Movie=pd.read_csv('./doubanmovietop.csv',encoding='utf-8')country_iter=(set(x.split(' ')) for x in Movie['guojia']) #generator生成器，分解字符串countries=sorted(set.union(*country_iter)) #Return the union of sets as a new set.#*country_iter:This works for any iterable of iterables.df=pd.DataFrame(np.zeros((len(Movie),len(countries))),columns=countries)#创建一个0DataFrame，np.zeros()内为要tuplefor i,gen in enumerate(Movie['guojia']): df.ix[i,gen.split(' ')]=1 #第i条数据的country置为1num_of_country=df.sum() # print(num_of_country)num_of_country[4]=num_of_country[1]+num_of_country[2]+num_of_country[4] #(1964中国大陆中国大陆重映)和中国大陆合并# num_of_country.pop('中国')# print(num_of_country)num_of_country.sort_values(inplace=True,ascending=False)f1=plt.figure()for i,gen in enumerate(num_of_country[:10]): plt.bar(i,gen) #i为bar的起始横坐标，gen为纵坐标，宽度默认names=list(num_of_country.index)plt.xticks(np.arange(10),names,fontproperties='SimHei',rotation =60) #在图中显示中文字符要加上fontproperties='SimHei'plt.ylabel('Movie Number')plt.title('Douban Movie\nMovie Distribution by Countries')# plt.savefig('Movie_Distribution_by_Countries.png')f1.show() #因为有些影片为多国合作的，也算各自国家的吧。#过滤了很多只有一两部的国家，果然还是美帝有金坷垃，亩产一万八

genre_iter=(set(x.split(' ')) for x in Movie['juqing'])genre=sorted(set.union(*genre_iter))frame=pd.DataFrame(np.zeros((len(Movie),len(genre))),columns=genre)for i,gen in enumerate(Movie['juqing']): frame.ix[i,gen.split(' ')]=1genre_sum=frame.sum()genre_sum.sort_values(inplace=True,ascending=False)f2=plt.figure(2)'''for i,gen in enumerate(genre_sum[:8]): plt.bar(i,gen)names=list(genre_sum.index)plt.xticks(np.arange(8)+0.4,names,fontproperties='SimHei')plt.show()'''#改进的方法p2=plt.bar(np.arange(8),genre_sum.values[:8],align='center') #p2包含8个元素，每个对应一个barnames=list(genre_sum.index)plt.xticks(np.arange(8),names,fontproperties='SimHei')plt.legend((p2[0],),('MovieNumber',)) #只有一个元素的tuple应写成(ele,)plt.ylabel('Movie Number')plt.title('Douban Movie\nDistribution by Genre')#plt.savefig('Movie_Distribution_by_Genre.png')plt.show()

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