Python 数据分析微专业课程--项目03 视频网站数据清洗整理和结论研究

最新推荐文章于 2025-06-25 16:03:33 发布

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#课程项目

1.项目说明

读取爱奇艺网站数据，对数据进行清洗和整理，分析不同导演电影的好评率，
对2001-2016电影影评人数分析，筛选出当年热门电影

2.项目具体要求

数据清洗 - 去除空值;时间标签转化
分析出不同导演电影的好评率，并筛选出TOP20
统计分析2001-2016年每年评影人数总量，分析每年人数变化规律，筛选查看异常值，看异常值是否是当年热门电影

3.实现思路：

数据清洗：对空值进行填充，数值型字段填充0，非数值型字段填充’缺失数据’；时间字段格式为’xxxx年xx月xx日’，可以使用datetime.datetime.strptime()方法转化为时间标签。
查看数据可知数据是按天获取了一个月的视频数据，因此数据有重复，所以需要筛选出每一部视频最后获取日期的数据。
可以根据剧名取最大值，获取各剧最后日期的数据，然后根据导演分组求’好评数’和’评分人数’的总数，即可计算得到好评率。
根据上映年份分组统计该年份评分人数总数，用该数据绘制面积图，可查看每个年份评分人数总数的变化情况。
筛选热门影片可以采用筛选出当年评分人数的异常值，即评分人数特别多的影片。可以先循环绘制各个年份影片评分人数的箱型图。
来查看异常数据的大致情况。然后筛选数各个年份中评分人数超过上外限区间的影片，即可得到当年的热门影片。

4.实现过程：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import warnings
import matplotlib
import datetime
import os

warnings.filterwarnings('ignore')

os.chdir('c://test')
data= pd.read_csv('爱奇艺视频数据.csv',engine = 'python',encoding = 'gbk')

#数据清洗 - 去除空值
#要求：创建函数
#提示：fillna方法填充缺失数据，注意inplace参数
def fillnull(df):
    cols = df.columns
    f