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目录

一、获取数据

1.技术工具

2.爬取目标

3.字段信息

二、数据预处理

1.加载数据

2.异常值处理

3.字段处理

三、数据可视化

四、总结

文末福利

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一、获取数据

1.技术工具

IDE编辑器：vscode

发送请求：requests

解析工具：xpath

def Get_Detail(Details_Url):    Detail_Url = Base_Url + Details_Url    One_Detail = requests.get(url=Detail_Url, headers=Headers)    One_Detail_html = One_Detail.content.decode('gbk')    Detail_Html = etree.HTML(One_Detail_Html)    Detail_Content = Detail_Html.xpath("//div[@id='Zoom']//text()")    Video_Name_CN,Video_Name,Video_Address,Video_Type,Video_language,Video_Date,Video_Number,Video_Time,Video_Daoyan,Video_Yanyuan_list = None,None,None,None,None,None,None,None,None,None    for index, info in enumerate(Detail_Content):        if info.startswith('◎译　　名'):            Video_Name_CN = info.replace('◎译　　名', '').strip()        if info.startswith('◎片　　名'):            Video_Name = info.replace('◎片　　名', '').strip()        if info.startswith('◎产　　地'):            Video_Address = info.replace('◎产　　地', '').strip()        if info.startswith('◎类　　别'):            Video_Type = info.replace('◎类　　别', '').strip()        if info.startswith('◎语　　言'):            Video_language = info.replace('◎语　　言', '').strip()        if info.startswith('◎上映日期'):            Video_Date = info.replace('◎上映日期', '').strip()        if info.startswith('◎豆瓣评分'):            Video_Number = info.replace('◎豆瓣评分', '').strip()        if info.startswith('◎片　　长'):            Video_Time = info.replace('◎片　　长', '').strip()        if info.startswith('◎导　　演'):            Video_Daoyan = info.replace('◎导　　演', '').strip()        if info.startswith('◎主　　演'):            Video_Yanyuan_list = []            Video_Yanyuan = info.replace('◎主　　演', '').strip()            Video_Yanyuan_list.append(Video_Yanyuan)            for x in range(index + 1, len(Detail_Content)):                actor = Detail_Content[x].strip()                if actor.startswith("◎"):                    break                Video_Yanyuan_list.append(actor)    print(Video_Name_CN,Video_Date,Video_Time)    f.flush()    try:        csvwriter.writerow((Video_Name_CN,Video_Name,Video_Address,Video_Type,Video_language,Video_Date,Video_Number,Video_Time,Video_Daoyan,Video_Yanyuan_list))    except:        pass

保存数据：csv

if __name__ == '__main__':    with open('movies.csv','a',encoding='utf-8',newline='')as f:        csvwriter = csv.writer(f)        csvwriter.writerow(('Video_Name_CN','Video_Name','Video_Address','Video_Type','Video_language','Video_Date','Video_Number','Video_Time','Video_Daoyan','Video_Yanyuan_list'))        spider(117)

2.爬取目标

        本次爬取的目标网站是阳光电影网https://www.ygdy8.net，用到技术为requests+xpath。主要获取的目标是2016年-2023年之间的电影数据。

3.字段信息

        获取的字段信息有电影译名、片名、产地、类别、语言、上映时间、豆瓣评分、片长、导演、主演等，具体说明如下：

字段名	含义
Video_Name_CN	电影译名
Video_Name	电影片名
Video_Address	电影产地
Video_Type	电影类别
Video_language	电影语言
Video_Date	上映时间
Video_Number	电影评分
Video_Time	片长
Video_Daoyan	导演
Video_Yanyuan_list	主演列表

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二、数据预处理

技术工具：jupyter notebook

1.加载数据

首先使用pandas读取刚用爬虫获取的电影数据

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2.异常值处理

这里处理的异常值包括缺失值和重复值

首先查看原数据各字段的缺失情况

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 从结果中可以发现缺失数据还蛮多的，这里就为了方便统一删除处理，同时也对重复数据进行删除

​

可以发现经过处理后的数据还剩1711条。

3.字段处理

由于爬取的原始数据中各个字段信息都很乱，出现很多“/”“，”之类的，这里统一进行处理，主要使用到pandas中的apply()函数，同时由于我们分析的数2016-2023年的电影数据，除此之外的进行删除处理

# 数据预处理data['Video_Name_CN'] = data['Video_Name_CN'].apply(lambda x:x.split('/')[0]) # 处理Video_Name_CNdata['Video_Name'] = data['Video_Name'].apply(lambda x:x.split('/')[0]) # 处理Video_Namedata['Video_Address'] = data['Video_Address'].apply(lambda x:x.split('/')[0])  # 处理Video_Addressdata['Video_Address'] = data['Video_Address'].apply(lambda x:x.split(',')[0].strip())data['Video_language'] = data['Video_language'].apply(lambda x:x.split('/')[0])data['Video_language'] = data['Video_language'].apply(lambda x:x.split(',')[0])data['Video_Date'] = data['Video_Date'].apply(lambda x:x.split('(')[0].strip())data['year'] = data['Video_Date'].apply(lambda x:x.split('-')[0])data['Video_Number'] = data['Video_Number'].apply(lambda x:x.split('/')[0].strip())data['Video_Number'] = pd.to_numeric(data['Video_Number'],errors='coerce')data['Video_Time'] = data['Video_Time'].apply(lambda x:x.split('分钟')[0])data['Video_Time'] = pd.to_numeric(data['Video_Time'],errors='coerce')data['Video_Daoyan'] = data['Video_Daoyan'].apply(lambda x:x.split()[0])data.drop(index=data[data['year']=='2013'].index,inplace=True)data.drop(index=data[data['year']=='2014'].index,inplace=True)data.drop(index=data[data['year']=='2015'].index,inplace=True)data.dropna(inplace=True)data.head()

​

三、数据可视化

1.导入可视化库

本次可视化主要用到matplotlib、seaborn、pyecharts等第三方库

import matplotlib.pylab as pltimport seaborn as snsfrom pyecharts.charts import *from pyecharts.faker import Fakerfrom pyecharts import options as  opts from pyecharts.globals import ThemeTypeplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #解决中文显示plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False   #解决符号无法显示

2.分析各个国家发布的电影数量占比

# 分析各个国家发布的电影数量占比df2 = data.groupby('Video_Address').size().sort_values(ascending=False).head(10)a1 = Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme = ThemeType.LIGHT))a1.add(series_name='电影数量',        data_pair=[list(z) for z in zip(df2.index.tolist(),df2.values.tolist())],        radius='70%',        )a1.set_series_opts(tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger='item'))a1.render_notebook()

​

3.发布电影数量最高Top5导演

# 发布电影数量最高Top5导演a2 = Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme = ThemeType.DARK))a2.add_xaxis(data['Video_Daoyan'].value_counts().head().index.tolist())a2.add_yaxis('电影数量',data['Video_Daoyan'].value_counts().head().values.tolist())a2.set_series_opts(itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='#B87333'))a2.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="top"))a2.render_notebook()

​

4.分析电影平均评分最高的前十名国家

# 分析电影平均评分最高的前十名国家data.groupby('Video_Address').mean()['Video_Number'].sort_values(ascending=False).head(10).plot(kind='barh')plt.show()

​

5.分析哪种语言最受欢迎

# 分析哪种语言最受欢迎from pyecharts.charts import WordCloudimport collectionsresult_list = []for i in data['Video_language'].values:    word_list = str(i).split('/')    for j in word_list:        result_list.append(j)result_listword_counts = collections.Counter(result_list)# 词频统计：获取前100最高频的词word_counts_top = word_counts.most_common(100)wc = WordCloud()wc.add('',word_counts_top)wc.render_notebook()

​

6.分析哪种类型电影最受欢迎

# 分析哪种类型电影最受欢迎from pyecharts.charts import WordCloudimport collectionsresult_list = []for i in data['Video_Type'].values:    word_list = str(i).split('/')    for j in word_list:        result_list.append(j)result_listword_counts = collections.Counter(result_list)# 词频统计：获取前100最高频的词word_counts_top = word_counts.most_common(100)wc = WordCloud()wc.add('',word_counts_top)wc.render_notebook()

​

7.分析各种类型电影的比例

# 分析各种类型电影的比例word_counts_top = word_counts.most_common(10)a3 = Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme = ThemeType.MacARONS))a3.add(series_name='类型',        data_pair=word_counts_top,        rosetype='radius',        radius='60%',        )a3.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="各种类型电影的比例",                        pos_left='center',                    pos_top=50))a3.set_series_opts(tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger='item',fORMatter='{a} 
{b}:{c} ({d}%)'))a3.render_notebook()

​

 8.分析电影片长的分布

# 分析电影片长的分布sns.displot(data['Video_Time'],kde=True)plt.show()

​

 9.分析片长和评分的关系

# 分析片长和评分的关系plt.scatter(data['Video_Time'],data['Video_Number'])plt.title('片长和评分的关系',fontsize=15)plt.xlabel('片长',fontsize=15)plt.ylabel('评分',fontsize=15)plt.show()

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10.统计 2016 年到至今的产出的电影总数量

# 统计 2016 年到至今的产出的电影总数量df1 = data.groupby('year').size()line = Line()line.add_xaxis(xaxis_data=df1.index.to_list())line.add_yaxis('',y_axis=df1.values.tolist(),is_smooth = True)  line.set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(splitline_opts = opts.SplitLineOpts(is_show=True)))line.render_notebook()

​

四、总结

本次实验通过使用爬虫获取2016年-2023年的电影数据，并可视化分析的得出以下结论：

2016年-2019年电影数量逐渐增大，2019年达到最大值，从2020年开始迅速逐年下降。

发布电影数量最多的国家是中国和美国。

电影类型最多的剧情片。

电影片长呈正态分布，且片长和评分呈正相关关系。

 

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