1.爬取豆瓣数据并进行数据可视化 02:30 2.豆瓣电影数据采集 05:34 3.flask搭建 12:08 4.首页制作 11:11 5.柱状图生成讲解 09:43 6.饼图的生成讲解 04:00 7.散点图的生成讲解 03:33 8.漏斗图的生成讲解 04:09 9.横向柱状图的生成讲解 03:44 10.词云图的生成讲解 09:22 结尾 00:...
存入csv文件效果如下 七.数据可视化 统计250个电影上映演的时间,以折线图进行展示,x轴表示上映时间(年),y轴标准该年进入top250的电影数量,可视化效果如下图所示。 八.完整源代码 importcsvimporttimeimportrequestsfrombs4importBeautifulSoupfrommatplotlibimportpyplotasplt# 获取某页的HTMLdefget_page_html(url):# 伪...
要做的就是将每一个评分的电影数量以图表的形式展示出来'''ratings=[]# 一个用以存储评分的列表ratingcount=[]# 一个用以存储每个评分数量的列表# 连接数据库conn=sqlite3.connect(filepath+'.db')ifnotconn:raiseConnectionError#获取游标cursor=conn.cursor()# 查询数据query_sql='''select rating,COUNT(rat...
return False 2. 数据可视化 2.1 导入以下模块 importpandasaspdfrompyechartsimportoptionsasoptsfrompyecharts.chartsimportBar 2.2 用pandas模块读取数据 data= pd.read_excel('/home/mw/input/TOP2508837/TOP250.xlsx')data.head(10) 2.3 各年份上映电影数量柱状图(纵向) def getzoombar(data): year_counts ...
app.py:数据可视化代码 1fromflaskimportFlask,render_template2importpymysql3fromwsgiref.simple_serverimportmake_server4app = Flask(__name__)567@app.route('/')8defindex():9returnrender_template("index.html")1011@app.route('/index')12defindex2():13returnrender_template("index.html")14#return...
这里就贴一个文本文档,后续会在数据可视化里去除Unicode编码。 / 02 /数据可视化 01 电影上映年份分布 这里可以看出豆瓣电影TOP250里,电影的上映年份,多分布于80年代以后。 其中有好几年是在10部及以上的。 02 中外电影上映年份分布 明显感受到了国产电影和国外电影的差距,90年代还行,还能过过招。
三、使用matplotlib进行数据可视化操作 首先,从数据库中把电影分类和每个分类的数量分别存入一个列表中,然后使用matplotlib进行可视化操作,具体如下: def pylot_show(): sql = 'select * from douban;' cur.execute(sql) rows = cur.fetchall() # 把表中所有字段读取出来 ...
】🎦 【爬虫 | Python爬取豆瓣电影Top250 + 数据可视化】📡 【技巧 | Python创建自己的高匿代理IP池】 前言¶以豆瓣电影Top250为例,向大家展示如何用python爬取电影相关信息,包括:片名、上映年份、评分、评价人数、导演、编剧、主演、类型、国家/地区、时长等信息,最后将数据保存至Excel并对其进行可视化处理...
Python爬取豆瓣电影Top250并进行数据分析 利用Python爬取豆瓣电影TOP250并进行数据分析,爬取’排名’,‘电影名称’,‘导演’,‘上映年份’,‘制作国家’,‘类型’,‘评分’,‘评价分数’,'短评’等字段。 手动声明 版权声明:本文为博主原创文章,创作不易 本文链接:https://beishan.blog.csdn.net/article/details...
保存到本地的部分数据 数据可视化 蛋肥想法:蛋肥想知道在豆瓣电影TOP250中年份、国家、类型的维度数据,为了练手,使用刚才保存成xlsx的数据,并分别画成雷达图、柱形图、扇形图。 参考资料 pandas数据类型转换 python正确复制列表的方法 #导入excel数据importpandasaspd ...