Python電影數(shù)據(jù)分析的項目可以找老師帶我一起做,順便分析一下嗎,關于python對于電影數(shù)據(jù)分析的作業(yè),希望老師能帶著我一起一步步的做,最好是最后能把過程和結果也發(fā)我
關于Python電影數(shù)據(jù)分析的項目我們可以匹配到輔導老師,我們的老師有授課經(jīng)驗。一般來說,電影數(shù)據(jù)分析都需要用到IMDB(Internet Movie Data Base,互聯(lián)網(wǎng)電影數(shù)據(jù)庫)里的數(shù)據(jù),我們會搜集一部分的電影數(shù)據(jù),利用python數(shù)據(jù)進行分析。
選擇的數(shù)據(jù)集是從 IMDB 網(wǎng)站上抓取的 5043 部電影數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)集稱為 IMDB5000 部電影數(shù)據(jù)集,文件名為 movie_metadata.csv。在該電影數(shù)據(jù)集中包含有 28 個屬性,4906 張海報,電影時間跨度超過 100 年,共有 66 個國家及地區(qū)的影片,并包括 2399 位導演和數(shù)千位演員的信息。
關于python數(shù)據(jù)分析的過程涉及到非常專業(yè)的輔導內(nèi)容:
1 首先需要準備數(shù)據(jù)
作為數(shù)據(jù)分析的基礎,數(shù)據(jù)準備最重要的就是數(shù)據(jù)的導入,導入“movie_metadata.csv”數(shù)據(jù)集,其程序代碼如下。
In [1]: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as pltIn [2]: #加載數(shù)據(jù) movies_df = pd.read_csv('d:/data/movie_metadata.csv',encoding="GBK")In [3]: movies_df.head() #輸出默認前5行In [4]: movies_df.info() #輸出movies_df的信息 movies_df.describe() #輸出movies_df的基本統(tǒng)計量和分位數(shù)等值
2? 數(shù)據(jù)清洗
當數(shù)據(jù)導入完成后,下一步要完成的工作就是數(shù)據(jù)清洗。在電影數(shù)據(jù)分析項目中,數(shù)據(jù)清洗的主要任務是對原始數(shù)據(jù)集進行缺失值和重復值的處理。
3 數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)可視化
在電影數(shù)據(jù)分析項目中,數(shù)據(jù)分析主要內(nèi)容和相關程序代碼我們老師會在課上進行詳細的講解。
以上是關于Python電影數(shù)據(jù)分析的步驟介紹,我們這里只闡述了簡單的操作步驟,具體每個步驟的流程以及內(nèi)容,是需要匹配到專業(yè)的授課老師進行輔導的。