python数据分析 | 历年电影上映票房、数量的正确打开方式(详细代码实战)

相关依赖库

1# 数据提炼库
2
3import pandas as pd
4
5# 数据可视化库
6
7from matplotlib import pyplot as plt

数据准备

数据清洗

 1# 读取数据
 2
 3data_frame = pd.read_excel('/usr/load/movie.xls')
 4
 5# 截取票房数据
 6
 7data_frame['累计票房'] = data_frame['累计票房'].str[4:-1]
 8
 9# 将数据转换为浮点型
10
11data_frame['累计票房']=data_frame['累计票房'].astype('float')
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13# 截取日期
14
15data_frame['上映时间'] = data_frame['上映时间'].str[:9]
16
17# 将'('替换为空值
18
19data_frame['上映时间'] = data_frame['上映时间'].str.replace("（", "")
20
21# 转化为时间格式
22
23data_frame['上映时间'] = pd.to_datetime(data_frame['上映时间'])

数据汇总

1# 提取上映时间年份，添加新的一列movie_year
2
3data_frame['movie_year'] = data_frame['上映时间'].dt.year
4
5# 根据年份汇总电影数量
6
7movie_years = data_frame.groupby('movie_year')['电影名'].count()

数据可视化

 1# 设置图例
 2
 3plt.figure(figsize=(22,10),dpi=70)
 4
 5# X轴列表(年份)
 6
 7data_x = movie_years.index.tolist()
 8
 9# Y轴列表(电影数量)
10
11data_y = movie_years
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13# 绘图
14
15plt.plot(data_x,data_y,color= 'b')
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17plt.xlabel('年份')
18
19plt.ylabel('数量')
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21plt.title('近年电影上映趋势')
22
23plt.show()

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