一、数据分析项目介绍1. 项目所需的模块库介绍pandas用法:需要导入以下模块importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSeries,Dataframe2.项目背景介绍互联网电影资料库(InternetMovieDatabase,简称IMDB)是一个关于电影演员、电影、电视节目、电视明星和电影制作的在线数据库。
电影作为艺术和娱乐载体已成为我们生活中的一部分,作为电影爱好者之一,希望通过分析了解电影市场大体情况,以便于以后选择电影观看。
使用的数据是IMDB美国票房排名前1000的电影数据,数据包含了电影名称,票房金额,上映年份,演职人员,IMDB评分,电影类型等信息,数据中的很多电影大家也比较熟悉。
相信不少人都有这样的经历,当想要看一部电影的时候,会去百度一下谁是导演,谁是主演。
如果导演是克里斯托弗•诺兰,心里已经给电影打了个8分以上的评分了。
而阿汤哥的动作片,预期也都能肾上腺素飙升。
对于已上映的电影,不少人会去豆瓣搜索现时的评分,或是前作的评价,若是豆瓣高分、高评论数,也会按奈不住去蹭下热度。
如果要去电影院观看的话,想必不少人会更倾向选择动作片或者科幻大片这类特效丰富,影音冲击强烈的电影。
近几年特效技术和3D动画的日渐成熟,影院观影已经是越来越多人的第一选择。
IMDB的资料中包括了影片的众多信息、演员、片长、内容介绍、分级、评论等。
对于电影的评分目前使用最多的就是IMDB评分。
截至2018年6月21日,IMDB共收录了4,734,693部作品资料以及8,702,001名人物资料。
3.项目所需数据介绍数据的属性包括:电影名称、评论数、评分、导演、上映时间、上映国家、主要演员、语言、IMDB评分等。
理解数据:color、director_name、num_critic_for_reviews、duration、director_facebook_likes、actor_3_facebook_likes、actor_2_name、actor_1_facebook_likes、gross、genres、actor_1_name、movie_title、num_voted_users、cast_total_facebook_likes、actor_3_name、facenumber_in_poster、plot_keywords、movie_imdb_link、num_user_for_reviews、language、country、content_rating、budget、title_year、actor_2_facebook_likes、imdb_score、aspect_ratio、movie_facebook_likes4.项目功能详细介绍显示电影评分分布的情况;
电影数量与平均分年度变化的情况;
评论家评论数与评分的关系;
评分与电影票房的关系;
电影数量大于5前提下平均分前十的导演推荐的数据;
不同电影类型的年份累计分析;
电影时长的分布及时长能否和评分有相关性;
电影时长的分布及时长能否和评分有相关性。
二、数据分析过程1.主要功能实现的类和方法介绍#清洗runtime电影时长列数据,可使用str.split()方法df['runtime']=df['runtime'].str.split('').str.get(0).astype(int)df['runtime'].head()#清洗year列,使用str[:]选取年份数字并转换成int类型,使用df.unique()方法检查数据df['year']=df['year'].str[-5:-1].astype(int)df['year'].unique()2. 数据分析过程代码和解释说明导入包:导入、查看、清洗数据:评分分布图:电影数量与平均分布年度变化:评论家评论数&评分、评分&票房:电影数量大于5平均分前十的导演:统计不同年份、不同类型电影的数量:cumsum=df.groupby(['main_genre','year']).title.count()#使用累加功能统计1980年起不同年份不同电影类型的累计数量,对于中间出现的缺失值,使用前值填充genre_cumsum=cumsum.unstack(level=0).cumsum().ffill()#只选取总数量大于
2023/1/19 6:32:34 459KB 数据分析
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利用html,javascript,css和后台服务器等相关技术,实现对网上商城平台的卖家、商品的增删改查,实现简单的购物流程,完成与前台的交互功能以及软件测试前台功能:实现用户的注册,登录;
产品列表,产品搜索,商品概况页以及加购产品后台功能:实现商品及的增删改查,对产品进行分类,对用户的管理
2023/1/17 3:50:16 21.18MB 网上购物 node.js 毕业设计 mysql
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基本功能:基本四则运算小数点后至多包含2位实现任意数平方,开方,三次方。
开三次方实现0到1之间随机数,小数点后至多3位计算响应时间小于1秒扩展功能实现自然对数,和以10为底的对数三角函数,反三角函数用科学技术法显示
2023/1/16 2:54:39 14KB 89C51 计算器
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目录一、DL/T645-2007通讯协议简介二、数据链路层格式说明三、数据标识说明四、(应用层)命令、前往格式说明五、命令字、特征字、错去信息字说明六、DTTD三相多功能电表应用数据标识七、负荷记录传输格式八、通讯功能实现实例
2016/11/4 14:29:04 3.85MB 部颁 645-2007
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包含百度地图所有的工具类,包含热力图、测距、绘图、矢量图等等。
使用方法详见本人博客系列文章,也可加博客文章或者下载文件中个人微信,可提供相关离线地图功能实现技术指点或者交流。
2022/12/5 1:38:48 112KB api 离线地图 地图工具 百度地图
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适用于GoogleChrome的Nightwatch.js测试记录器扩展|基于安装克隆回购或并提取转到Chrome工具/扩展程序展开开发人员模式点击加载解压缩的扩展程序...选择带有回购的文件夹使用扩展名!用法单击扩展名图标,可以选择输入起始URL,然后单击。
然后执行您的使用场景,将记录所有事件。
通过右键单击页面,您可能还会记录一些断言(关于当前URL,关于现有文本等,取决于所单击的元素)。
您可以随时请求屏幕截图(每次您运转结果测试时都会生成屏幕截图)。
您可能还会记录一些评论(再次单击扩展图标,然后单击添加评论)。
完成后,再次点击扩展程序图标,然后点击停止录制。
现在,通过单击ExportNightwatch.js生成测试模板脚本。
在Nightwatch.js中运转时,它将播放整个场景并生成屏幕截图。
未来功能实现更多的鼠标事件,例如拖放和鼠标滚轮。
学分作者由vvscode改编为NightwatchJs埃里克·布雷哈特(EricBREHAULT)Resurrectio事件记录器基于由BrianLloyd创
2020/10/19 4:27:19 92KB chrome selenium nightwatch hacktoberfest
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1、重点:主要是推荐功能,实现个性化推荐,用一种推荐算法(协同过滤算法、基于内容等)一定要有原理,在新闻栏新增一栏为推荐,然后能根据用户的喜好给用户推荐一些用户可能感兴味的新闻。
多考虑一些参数实现多样化推荐。
这是重点,希望给的时候有原理资料。
2、其他功能已经基本实现,保持原有的功能都要有,可以优化。
3、能否加个登录注册。
通过在android移动设备安装手机应用。
具备以下几个功能:(1)首页中,可以查看各类新闻(每日头条、社会、国内、国外、娱乐),图文展现更好的视觉效果。
(2)趣图功能,每日推荐一些有趣的图片,(3)视频,可以播放一些小视频来观看。
(4)个人中心,在这个模块用户可以实现个人登录,收藏新闻等功能
2019/4/5 8:53:09 120.91MB 移动应用 Android 算法 推荐
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JSP+JavaBean+Mysql+JDBC+Servle,完满实现登录注册功能,实现密码箱功能
2021/3/9 9:14:41 851KB Mysql JDBC Servlet 密码箱
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完成各种几何元素的绘制,包括Undo,Redo功能,实现了载入图像,实现了几何元素的迁延操作等
2015/3/2 15:33:33 537KB GDI+,C#
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在STM8S003单片机上,用定时器2产生一个PWM波,用定时器输入捕获功能,测量该PWM波的周期,并经过串口将捕获的周期发送出来。
2021/9/19 21:14:31 7.01MB STM8S 003 定时器 输入捕获
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡