電影票房案例分析

import pandas as pd

#載入資料
def read_data(file_root):
dataframe=pd.read_csv(file_root)
print("資料的基本資訊：")
print(dataframe.info())
print("資料的行是%i,列是%i"%(dataframe.shape[0],dataframe.shape[1]))
print("資料預覽：")
print(dataframe.head())
return dataframe
#處理缺失資料
def processing_missing_data(dataframe):
if dataframe.isnull().values.any():
dataframe=dataframe.dropna()
return dataframe
#分析票房資料
def analyze_data(dataframe,groupby_attribution):
grouped_data=dataframe.groupby(groupby_attribution,as_index=false)["gross"].sum()
sorted_grouped_data=grouped_data.sort_values(by="gross",ascending=false)
sorted_grouped_data.to_csv("h:/pythonfigure/gross.csv",index=none)
#重新構造電影型別
def reget_data(dataframe):
df_genres=pd.dataframe(columns=["genre","budget","gross","year"])
for i, row in dataframe.iterrows():
if i%100==0:
print("共%i記錄，已處理%i"%(dataframe.shape[0],i))
genres=row["genres"].split("|")
num_genres=len(genres)
dict={}
dict["budget"]=[row["budget"]]*num_genres
dict["gross"]=[row["gross"]]*num_genres
dict["year"] = [row["title_year"]] * num_genres
dict["genre"]=genres
df_genres.to_csv("h:/pythonfigure/movie_metad.csv")
return df_genres
#載入資料
dataframe=read_data("h:/pythonfigure/movie_metadata.csv")
#處理缺失資料
dataf=processing_missing_data(dataframe)
#重新構造電影型別
t=reget_data(dataf)
print(t)

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Tushare原學習文件（九 電影票房）

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python爬取電影票房網並儲存csv

目標 電影票房網 目標 目標資料 1 名次 2 電影名稱 3 日期 4 票房 5 總場次 6 廢場 7 人次 8 上座率 9 票價 任務要求 1 使用urllib或requests庫實現該 網頁源 的獲取，並將源 進行儲存 2 自主選擇re bs4 lxml中的一種解析方法對儲存的的源 讀取並進行解...