观影大数据分析（中）

6.Json数据转换

**说明：**genres,keywords,production_companies,production_countries,cast,crew 这 6 列都是 json 数据，需要处理为列表进行分析。处理方法： json 本身为字符串类型，先转换为字典列表，再将字典列表转换为，以’,'分割的字符串

#Json格式处理
json_column = ['genres', 'keywords', 'production_companies', 'production_countries', 'cast', 'crew']

# 1-json本身为字符串类型，先转换为字典列表
for i in json_column:
    df[i] = df[i].apply(json.loads)

# 提取name
# 2-将字典列表转换为以','分割的字符串
def get_name(x):
    return ','.join([i['name'] for i in x])

df['cast'] = df['cast'].apply(get_name)

# 提取derector
def get_director(x):
    for i in x:
        if i['job'] == 'Director':
            return i['name']

df['crew'] = df['crew'].apply(get_director)

for j in json_column[0:4]:
    df[j] = df[j].apply(get_name)

# 重命名
rename_dict = {'cast': 'actor', 'crew': 'director'}
df.rename(columns=rename_dict, inplace=True)
df.info()
print(df.head(5).genres)
print(df.head(5).keywords)
print(df.head(5).production_companies)
print(df.head(5).production_countries)
print(df.head(5).actor)
print(df.head(5).director)

运行结果

7.数据备份

#数据备份
org_df = df.copy()
df.reset_index().to_csv("TMDB_5000_Movie_Dataset_Cleaned.csv")

数据预处理阶段完成

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8.数据分析

8.1 Why

想要探索影响票房的因素，从电影市场趋势，观众喜好类型，电影导演，发行时间，评分与关键词等维度着手，给从业者提供合适的建议

8.2 What

8.2.1 电影类型：定义一个集合，获取所有的电影类型

# 定义一个集合，获取所有的电影类型
genre = set()
for i in df['genres'].str.split(','): # 去掉字符串之间的分隔符，得到单个电影类型
    genre = set().union(i,genre)    # 集合求并集
    # genre.update(i) #或者使用update方法

print(genre)

运行结果

8.2.2 电影类型数量，绘制条形图

创建类型集合，更改索引为‘年份’

#将genre转变成列表
genre_list = list(genre)

# 创建数据框-电影类型
genre_df = pd.DataFrame()

#对电影类型进行one-hot编码
for i in genre_list:
    # 如果包含类型 i，则编码为1，否则编码为0
    genre_df[i] = df['genres'].str.contains(i).apply(lambda x: 1 if x else 0)

#将数据框的索引变为年份
genre_df.index = df['release_year']

绘图

# 计算得到每种类型的电影总数目，并降序排列
grnre_sum = genre_df.sum().sort_values(ascending = False)
# 可视化
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  #用来显示中文
grnre_sum.plot(kind='bar',label='genres',figsize=(12,9))
plt.title('电影类型数量',fontsize=20)
plt.xticks(rotation=60)
plt.xlabel('类型',fontsize=16)
plt.ylabel('数量',fontsize=16)
plt.grid(False)
plt.savefig("电影类型数量-条形图.png",dpi=300) #在 plt.show() 之前调用 plt.savefig()
plt.show()

运行结果

8.2.3 电影类型占比，绘制饼图

#绘制饼图
gen_shares = grnre_sum / grnre_sum.sum()
# 设置other类，当电影类型所占比例小于%1时，全部归到other类中
others = 0.01
gen_pie = gen_shares[gen_shares >= others]
gen_pie['others'] = gen_shares[gen_shares < others].sum()

# 设置分裂属性
# 所占比例小于或等于%2时，增大每块饼片边缘偏离半径的百分比
explode = (gen_pie <= 0.02)/10

gen_pie.plot(kind='pie',label='',explode=explode,startangle=0,shadow=False,autopct='%3.1f%%',figsize=(8,8))

plt.title('电影类型占比',fontsize=20)
plt.savefig("电影类型占比-饼图.png",dpi=300)
plt.show()

运行结果

8.2.4 电影类型变化趋势，绘制折线图

绘制电影类型随时间变化的趋势

gen_year_sum = genre_df.sort_index(ascending = False).groupby('release_year').sum()
gen_year_sum_sub = gen_year_sum[['Drama','Comedy','Thriller','Action','Adventure','Crime','Romance','Science Fiction']]
gen_year_sum_sub.plot(figsize=(12,9))
plt.legend(gen_year_sum_sub.columns)
plt.xticks(range(1915,2018,10))
plt.xlabel('年份', fontsize=16)
plt.ylabel('数量', fontsize=16)
plt.title('电影类型变化趋势', fontsize=20)

plt.grid(False)
plt.savefig("电影类型变化趋势-折线图.png",dpi=600)
plt.show()

运行结果

8.2.5 不同电影类型预算/利润，绘制组合图

首先计算不同类型的电影利润

# Step1-创建profit_dataframe
profit_df = pd.DataFrame()
profit_df = pd.concat([genre_df.reset_index(), df['revenue']], axis=1)
# Step2-创建profit_series，横坐标为genre
profit_s=pd.Series(index=genre_list)
# Step3-求出每种genre对应的利润均值
for i in genre_list:
    profit_s.loc[i]=profit_df.loc[:,[i,'revenue']].groupby(i, as_index=False).mean().loc[1,'revenue']
profit_s = profit_s.sort_values(ascending = True)

再计算不同类型的电影预算

# 计算不同类型电影的budget
# Step1-创建profit_dataframe
budget_df = pd.DataFrame()
budget_df = pd.concat([genre_df.reset_index(), df['budget']], axis=1)
# Step2-创建budget_series，横坐标为genre
budget_s=pd.Series(index=genre_list)
# Step3-求出每种genre对应的预算均值
for j in genre_list:
    budget_s.loc[j]=budget_df.loc[:,[j,'budget']].groupby(j, as_index=False).mean().loc[1,'budget']

合并结果集

profit_budget = pd.concat([profit_s, budget_s], axis=1)
profit_budget.columns = ['revenue', 'budget']

计算利润率（利润/预算*100%）

profit_budget['rate'] = (profit_budget['revenue']/profit_budget['budget'])*100

美观图像，根据预算降序排序

profit_budget_sort=profit_budget.sort_values(by='budget',ascending = False)

开始绘图：

（1）组合图（条形预算+折现利润率）

# 绘制不同类型电影平均预算和利润率（组合图）
x = profit_budget_sort.index
y1 = profit_budget_sort.budget
y2 = profit_budget_sort.rate
# 返回profit_budget的行数
length = profit_budget_sort.shape[0]

fig = plt.figure(figsize=(12,9))
# 左轴
ax1 = fig.add_subplot(1,1,1)
plt.bar(range(0,length),y1,color='b',label='平均预算')
plt.xticks(range(0,length),x,rotation=90, fontsize=12)  # 更改横坐标轴名称
ax1.set_xlabel('年份')                   # 设置x轴label ,y轴label
ax1.set_ylabel('平均预算',fontsize=16)
ax1.legend(loc=2,fontsize=12)

#右轴
# 共享x轴，生成次坐标轴
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(range(0,length),y2,'ro-.')
ax2.set_ylabel('平均利润率',fontsize=16)
ax2.legend(loc=1,fontsize=12)

# 将利润率坐标轴以百分比格式显示
import matplotlib.ticker as mtick
fmt='%.1f%%'
yticks = mtick.FormatStrFormatter(fmt)
ax2.yaxis.set_major_formatter(yticks)

# 设置图片title
ax1.set_title('电影类型的平均预算和利润率',fontsize=20)
ax1.grid(False)
ax2.grid(False)
plt.savefig("电影类型的平均预算和利润率-组合图.png",dpi=300)
plt.show()

（2）不同电影类型的预算和收入，条形图

# 绘制不同类型电影预算和收入（条形图）
profit_budget_sort.iloc[:,0:2].plot(kind='bar', figsize=(12,9),color = ['darkorange','b'])
plt.title('平均预算(budget)与平均收入(revenue)',fontsize = 20)
plt.xlabel('len',fontsize = 16)
plt.grid(False)
plt.savefig('电影类型的平均预算和平均收入-条形图.png',dpi=300)
plt.show()

8.2.6 电影关键词，词云图

#keywords关键词分析
keywords_list = []
for i in df['keywords']:
    keywords_list.append(i)
# print(keywords_list)
#把字符串列表连接成一个长字符串
lis = ''.join(keywords_list)
lis.replace('\'s','')
#设置停用词
stopwords = set(STOPWORDS)
stopwords.add('film')
stopwords.add('based')
wordcloud = WordCloud(
                background_color = 'black',
                random_state=9, # 设置一个随机种子，用于随机着色
                stopwords = stopwords,
                max_words = 3000,
                scale=1).generate(lis)
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis('off')
plt.savefig('词云图.png',dpi=300)
plt.show()

8.3 When

8.3.1 修改数据类型

查看runtime数据类型

print(df.runtime.head(5))

发现是Object类型

先将其转换为数值类型，float64，便于数字统计

df.runtime = df.runtime.astype(float)
print(df.runtime.head(5))

8.3.2 绘制电影时长直方图

sns.set_style('white')
sns.distplot(df.runtime,bins = 20)
sns.despine(left = True) # 使用despine()方法来移除坐标轴，默认移除顶部和右侧坐标轴
plt.xticks(range(50,360,20))
plt.savefig('电影时长直方图.png',dpi=300)
plt.show()

8.3.3 绘制每月电影数量和单片平均票房

fig = plt.figure(figsize=(8,6))

x = list(range(1,13))
y1 = df.groupby('release_month').revenue.size()
y2 = df.groupby('release_month').revenue.mean()# 每月单片平均票房

# 左轴
ax1 = fig.add_subplot(1,1,1)
plt.bar(x,y1,color='b',label='电影数量')
plt.grid(False)
ax1.set_xlabel(u'月份')# 设置x轴label ,y轴label
ax1.set_ylabel(u'每月电影数量',fontsize=16)
ax1.legend(loc=2,fontsize=12)

# 右轴
ax2 = ax1.twinx()
plt.plot(x,y2,'ro--',label=u'单片平均票房')
ax2.set_ylabel(u'每月单片平均票房',fontsize=16)
ax2.legend(loc=1,fontsize=12)

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.savefig('每月电影数量和单片平均票房.png',dpi=300)
plt.rc("font",family="SimHei",size="15")
plt.show()

8.4 Where

本数据集收集的是美国地区的电影数据，对于电影的制作公司以及制作国家，在本次的故事背景下不作分析。

8.5 Who

8.5.1 分析票房分布及票房 Top10 的导演

#票房分布及票房Top10的导演
# 创建数据框 - 导演
director_df = pd.DataFrame()

director_df = df[['director','revenue','budget','vote_average']]
director_df['profit'] = (director_df['revenue']-director_df['budget'])

director_df = director_df.groupby(by = 'director').mean().sort_values(by='revenue',ascending = False) # 取均值
director_df.info()

# 绘制票房分布直方图
director_df['revenue'].plot.hist(bins=100, figsize=(8,6))
plt.xlabel('票房')
plt.ylabel('频数')
plt.title('导演的票房分布直方图')
plt.savefig('导演的票房分布直方图.png',dpi = 300)
plt.show()

# 票房均值Top10的导演
director_df.revenue.sort_values(ascending = True).tail(10).plot(kind='barh',figsize=(8,6))
plt.xlabel('票房',fontsize = 16)
plt.ylabel('导演',fontsize = 16)
plt.title('票房排名Top10的导演',fontsize = 20)
plt.savefig('票房排名Top10的导演.png',dpi = 300)
plt.show()

8.5.2 分析评分分布及评分 Top10 的导演

#评分分布及评分Top10的导演
# 绘制导演评分直方图
director_df['vote_average'].plot.hist(bins=18, figsize=(8,6))
plt.xlabel('评分')
plt.ylabel('频数')
plt.title('导演的评分分布直方图')
plt.savefig('导演的评分分布直方图.png',dpi = 300)
plt.show()

# 评分均值Top10的导演
director_df.vote_average.sort_values(ascending = True).tail(10).plot(kind='barh',figsize=(8,6))
plt.xlabel('评分',fontsize = 16)
plt.ylabel('导演',fontsize = 16)
plt.title('评分排名Top10的导演',fontsize = 20)
plt.savefig('评分排名Top10的导演.png',dpi = 300)
plt.show()

运行结果

8.6 How

8.6.1 原创 VS 改编占比（饼图）

#原创 VS 改编占比（饼图）
# 创建数据框
original_df = pd.DataFrame()
original_df['keywords'] = df['keywords'].str.contains('based on').map(lambda x: 1 if x else 0)
original_df['profit'] = df['revenue'] - df['budget']
original_df['budget'] = df['budget']

# 计算
novel_cnt = original_df['keywords'].sum() # 改编作品数量
original_cnt = original_df['keywords'].count() - original_df['keywords'].sum() # 原创作品数量
# 按照 是否原创 分组
original_df = original_df.groupby('keywords', as_index = False).mean() # 注意此处计算的是利润和预算的平均值
# 增加计数列
original_df['count'] = [original_cnt, novel_cnt]
# 计算利润率
original_df['profit_rate'] = (original_df['profit'] / original_df['budget'])*100

# 修改index
original_df.index = ['original', 'based_on_novel']
# 计算百分比
original_pie = original_df['count'] / original_df['count'].sum()

# 绘制饼图
original_pie.plot(kind='pie',label='',startangle=90,shadow=False,autopct='%2.1f%%',figsize=(8,8))
plt.title('改编 VS 原创',fontsize=20)
plt.legend(loc=2,fontsize=10)
plt.savefig('改编VS原创-饼图.png',dpi=300)
plt.show()

8.6.2 原创 VS 改编预算/利润率（组合图）

#原创VS改编 预算/利润率（组合图）
x = original_df.index
y1 = original_df.budget
y2 = original_df.profit_rate

fig= plt.figure(figsize = (8,6))

# 左轴
ax1 = fig.add_subplot(1,1,1)
plt.bar(x,y1,color='b',label='平均预算',width=0.25)
plt.xticks(rotation=0, fontsize=12)  # 更改横坐标轴名称
ax1.set_xlabel('原创 VS 改编')                   # 设置x轴label ,y轴label
ax1.set_ylabel('平均预算',fontsize=16)
ax1.legend(loc=2,fontsize=10)

#右轴
# 共享x轴，生成次坐标轴
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(x,y2,color='r',label='平均利润率')
ax2.set_ylabel('平均利润率',fontsize=16)
ax2.legend(loc=1,fontsize=10) # loc=1,2,3,4分别表示四个角，和四象限顺序一致

# 将利润率坐标轴以百分比格式显示
import matplotlib.ticker as mtick
fmt='%.1f%%'
yticks = mtick.FormatStrFormatter(fmt)
ax2.yaxis.set_major_formatter(yticks)

plt.savefig('改编VS原创的预算以及利润率-组合图.png',dpi=300)
plt.show()

8.7 How much

8.7.1 计算相关系数（票房相关系数矩阵）

revenue_corr = df[['runtime','popularity','vote_average','vote_count','budget','revenue']].corr()

sns.heatmap(
            revenue_corr,
            annot=True, # 在每个单元格内显示标注
            cmap="Blues", # 设置填充颜色：黄色，绿色，蓝色
            cbar=True,  # 显示color bar
            linewidths=0.5, # 在单元格之间加入小间隔，方便数据阅读
           )
plt.savefig('票房相关系数矩阵.png',dpi=300)
plt.show()

8.7.2 票房影响因素散点图

fig = plt.figure(figsize=(17,5))

ax1 = plt.subplot(1,3,1)
ax1 = sns.regplot(x='budget', y='revenue', data=df, x_jitter=.1,color='r',marker='x')
# marker: 'x','o','v','^','<'
# jitter:抖动项，表示抖动程度
ax1.text(1.6e8,2.2e9,'r=0.7',fontsize=16)
plt.title('budget-revenue-scatter',fontsize=20)
plt.xlabel('budget',fontsize=16)
plt.ylabel('revenue',fontsize=16)

ax2 = plt.subplot(1,3,2)
ax2 = sns.regplot(x='popularity', y='revenue', data=df, x_jitter=.1,color='g',marker='o')
ax2.text(500,3e9,'r=0.59',fontsize=16)
plt.title('popularity-revenue-scatter',fontsize=18)
plt.xlabel('popularity',fontsize=16)
plt.ylabel('revenue',fontsize=16)

ax3 = plt.subplot(1,3,3)
ax3 = sns.regplot(x='vote_count', y='revenue', data=df, x_jitter=.1,color='b',marker='v')
ax3.text(7000,2e9,'r=0.75',fontsize=16)
plt.title('voteCount-revenue-scatter',fontsize=20)
plt.xlabel('vote_count',fontsize=16)
plt.ylabel('revenue',fontsize=16)
plt.savefig('revenue.png',dpi=300)
plt.show()

散点图：

数据分析结束

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结论明天再分析

Arisf

观影大数据分析（中）

公告