# 以下兩句是顯示中文的方法
from pylab import
*mpl.rcparams[
'font.sans-serif']=
['simhei'
]#有效的方法
file_path =
"c:/users/ming/desktop/dataanalysis-master/day05/code/imdb-movie-data.csv"
df = pd.read_csv(file_path)
(df[
"genre"
].head(3)
)# 統計分類的列表，tolist合成乙個大列表輸出
temp_list = df[
"genre"].
str.split(
",")
.tolist(
)#[,,]列表巢狀列表
(temp_list)
# set是集合可以去重，也就是所說的唯一化，用雙重for迴圈才能把巢狀列表展開
genre_list =
list
(set
([i for j in temp_list for i in j]))
(genre_list)
# 構造全為0的陣列，df.shape[0]表示行數，len(genre_list)表示列數，用columns修改列名
zeros_df = pd.dataframe(np.zeros(
(df.shape[0]
,len
(genre_list)))
,columns=genre_list)
(zeros_df)
# 給每個電影出現分類的位置賦值1
# df.shape[0]表示行數
for i in
range
(df.shape[0]
):#zeros_df.loc[0,["sci-fi","mucical"]] = 1
zeros_df.loc[i,temp_list[i]]=
1print
(zeros_df.head(3)
)#統計每個分類的電影的數量和
genre_count = zeros_df.
sum(axis=0)
(genre_count)
#排序genre_count = genre_count.sort_values(
)_x = genre_count.index
_y = genre_count.values
#畫圖plt.figure(figsize=(10
,6),dpi=80)
plt.bar(
range
(len
(_x)
),_y,width=
0.4,color=
"orange"
)plt.xticks(
range
(len
(_x)
),_x)
# 新增描述資訊
plt.xlabel(
"電影型別"
)plt.ylabel(
"數量"
)plt.title(
"不同電影型別數量分布條形圖"
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