pandas系列總結案例

現在我們有一組從2023年到2023年1000部最流行的電影資料

首先獲取匯入包，獲取資料

%matplotlib inline

import pandas  as pd 
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
#檔案的路徑
path =
"./data/imdb-movie-data.csv"
#讀取檔案
df = pd.read_csv(path)

df[

"rating"
].mean(
)

## 導演的人數

# df["director"].unique().shape[0]
np.unique(df[
"director"])
.shape[0]
644

)修改刻度的間隔

# 求出最大最小值

max_ = df[
"rating"].
max(
)min_ = df[
"rating"].
min(
)# 生成刻度列表
t1 = np.linspace(min_,max_,num=21)
# [ 1.9    2.255  2.61   2.965  3.32   3.675  4.03   4.385  4.74   5.095  5.45   5.805  6.16   6.515  6.87   7.225  7.58   7.935  8.29   8.645  9.   ]
# 修改刻度
plt.xticks(t1)
# 新增網格
)

# 求出最大最小值

max_ = df[
"runtime (minutes)"].
max(
)min_ = df[
"runtime (minutes)"].
min(
)# # 生成刻度列表
t1 = np.linspace(min_,max_,num=21)
# 修改刻度
plt.xticks(np.linspace(min_,max_,num=21)
)# 新增網格
對於這一組電影資料，如果我們希望統計電影分類(genre)的情況，應該如何處理資料？思路分析  
1、建立乙個全為0的dataframe，列索引置為電影的分類，temp_df
# 進行字串分割

temp_list =
[i.split(
",")
for i in df[
"genre"]]
# 獲取電影的分類
genre_list = np.unique(
[i for j in temp_list for i in j]
)# 增加新的列
temp_df = pd.dataframe(np.zeros(
[df.shape[0]
,genre_list.shape[0]
]),columns=genre_list)
2、遍歷每一部電影，temp_df中把分類出現的列的值置為1

for i in

range
(1000):
#temp_list[i] ['action','adventure','animation']
temp_df.ix[i,temp_list[i]]=
1print
(temp_df.
sum(
).sort_values(
))
3、求和,繪圖

				
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