从上榜电影地区分布上看,美国以144部排名第一,其次是中国的44部和日本的33部排名第二、三位。 3.5 各电影类型占比 从上榜电影类型分布上看,剧情类电影占比最高(26.8%),其次是爱情类(8.36%),喜剧类(7.49%),冒险类(7.2%) 3.6 电影评分分布 3.7 电影时长区间 def get_pie(): pie = ( Pie() .add(
客户案例一:豆瓣电影Top250数据分析及可视化 ### 企业背景和行业定位豆瓣是一家专注于文化与生活分享的社交平台,致力于为用户提供电影、书籍、音乐等文化产品的评价与推荐。豆瓣电影是其核心业务之一,拥有庞大的用户群体和丰富的电影数据。为了提升用户的观影体验,豆瓣决定利用Top250电影数据进行深入分析与可视化。 ### ...
今天我们用pandas,matplotlib以及wordcloud三个库对豆瓣 TOP250 电影数据进行了一波分析,难点主要就是数据的清洗了,把格式错误的数据转化成我们需要的格式,其次就是 DataFrame 和 Series 的操作。 由以上分析我们可以得出,豆瓣电影 TOP250 排行榜和电影评分及评论人数有较强的相关性,美国的电影上榜数量最多。 上榜次数...
当然,也可以保存成Excel格式:df.to_excel(r"C:\Users\muma\Desktop\python_work\top250.xlsx") 最后,谈谈数据爬取过程中出现的一些坑: 1、豆瓣的访问频次限制,可以通过设置代理IP或设置访问频次来解决。因为数据量不多,所以我就直接用了time.sleep(0.1)来解决了,大概4分钟就能把数据爬下来; 2、有两部电影主...
数据分析——以【豆瓣电影Top250】为例 夜蝴蝶 数据分析实践!豆瓣高分电影推荐(上) 黑池 爬虫实战分享--豆瓣电影top250爬取与分析 1. 数据爬取1.1 网站数据分析 第1步数据首页为 https://movie.douban.com/top250, 每页25个电影,共10,网站的分页url都是由规律的,这不是为了方便让我们爬取,而是方便他们自己...
豆瓣电影Top250数据分析 通过这些数据,我们可以更好地理解观众的偏好变化。例如,近年来科幻和悬疑类型电影的评分逐渐上升,而爱情片的受欢迎程度有所下降。 客户案例一:基于Python的豆瓣电影Top250数据可视化分析 企业背景和行业定位 某知名影视制作公司,专注于电影的制作与发行,致力于打造高质量的影视作品。随着市场竞争的...
R语言爬虫:豆瓣电影Top250(一) 时间:2018年十一假期(学习) 2018-10-8(记录) 参考:【译文】R语言网络爬虫初学者指南(使用rvest包) 爬取内容:豆瓣电影Top250:排名、片名、评论、评分、评论人数、上映时间、国家以及影片类型 R语言爬虫:豆瓣电影Top250(一) 前期准备 SelectorGadget:是一个很好用的开源插件,...
1.爬虫名称:爬取豆瓣电影 Top 250 数据 2.爬取内容:爬取电影排名,评分,介绍 3.网络爬虫设计方案概述: 思路:通过分析网页源代码,找出数据所在的标签,通过爬虫读取数据保存到csv文件中,读取文件,对数据进行清洗和处理,数据分析与可视化处理。 技术难点:数据量过少,所掌握的知识不够使用。
豆瓣电影数据可视化项目 豆瓣电影top250数据分析,一、爬取网页,获取需要内容我们今天要爬取的是豆瓣电影top250页面如下所示:我们需要的是里面的电影分类,通过查看源代码观察可以分析出我们需要的东西。直接进入主题吧!知道我们需要的内容在哪里了,接下来就使用我们pyt
Python对豆瓣电影Top250并进行数据分析并可视化 数据获取 翻页操作 观察可知,我们只需要修改start参数即可 headers字段 headers中有很多字段,这些字段都有可能会被对方服务器拿过来进行判断是否为爬虫 通过headers中的User-Agent字段来 原理:默认情况下没有User-Agent,而是使用模块默认设置...