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用Python分析豆瓣电影TOP250

2018-01-14  本文已影响419人  弃用中

既然要分析豆瓣电影TOP250


那么肯定就要把相关的数据采集下来,比如排名、电影名、导演、主演等信息。

那就肯定使用一下爬虫咯,如果还不会的话,欢迎看之前的文章:

Python爬虫学习(一)概述
Python爬虫学习(二)urllib基础使用
Python爬虫学习(三)urllib进阶使用
Python爬虫学习(四)正则表达式
Python爬虫学习(五)爬取电影排行榜及其图片
Python爬虫学习(六)BeautifulSoup来袭
Python爬虫学习(七)爬取淘女郎
Python爬虫学习(八)爬取知乎关注用户

Python爬虫学习(九)Requests库初探
Python爬虫学习(十)Requests库探探
Python爬虫学习(十一)使用Request爬取猫眼电影排行
Python爬虫学习(十二)selenium来了
Python爬虫学习(十三)使用selenium爬取淘宝商品

Python爬虫学习(十四)美女写真套图(一)
Python爬虫学习(十五)美女写真套图(二)

当然,你也可以使用豆瓣提供的API接口:https://developers.douban.com/wiki/?title=movie_v2,提供的数据比较完整:

试了下,这应该是好久之前的信息了,现在调用API返回的数据有些已经没了,而且有调用次数限制,还是自己写爬虫采集信息吧,就当练练手!

若不想这么麻烦,也提供采集的数据:https://pan.baidu.com/s/1pMAUr6V

下面就开始进行小小的分析啦,

首先,导入要用到的包以及数据:

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('douban.csv')

查看一下:

df.head()
df.tail()

说好的TOP250呢?这就要吐槽一下豆瓣电影TOP250了,有些链接已经没用了,竟然没有更新,比如说排名20的熔炉。

我们让其按豆瓣评分排序,并查看排名前五的电影:

df.sort_values('豆瓣评分',ascending=False).head()

而豆瓣评分超过9.5的,原来只有两部:

df[df['豆瓣评分']>9.5]

上榜次数最多的导演们:

df['导演'].value_counts()

更多分析,请参考:http://blog.csdn.net/yifei301/article/details/77529840?locationNum=3&fps=1

机智如你,肯定做的比我更好!

小弟先行一步,补片去了……

以上。

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