已知存在数据集，使用jupyter notebook分析排名前 250 名电影的评分与导演是否有关系

好的，我可以帮你解决这个问题。首先，我们需要获取排名前 250 名电影的数据集。你可以使用 IMDb（互联网电影数据库）提供的数据集，该数据集包含了大量电影的相关信息，包括评分和导演等。

接下来，我们需要使用 Python 的数据分析和可视化库（如 Pandas 和 Matplotlib）对数据集进行处理和分析。具体步骤如下：

1. 导入必要的库和数据集

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取 IMDb Top 250 数据集
df = pd.read_csv('https://datasets.imdbws.com/title.basics.tsv.gz', sep='\t', usecols=['tconst', 'primaryTitle', 'startYear'])
ratings = pd.read_csv('https://datasets.imdbws.com/title.ratings.tsv.gz', sep='\t', usecols=['tconst', 'averageRating'])
crew = pd.read_csv('https://datasets.imdbws.com/title.crew.tsv.gz', sep='\t', usecols=['tconst', 'directors'])

# 合并数据集
df = pd.merge(df, ratings, on='tconst')
df = pd.merge(df, crew, on='tconst')

2. 数据清洗和处理

# 删除缺失值和无效数据
df.dropna(inplace=True)
df = df[df['startYear'].astype(int) < 2022]
df = df[df['averageRating'].notna() & (df['averageRating'] > 0)]

# 将导演信息转化为列表
df['directors'] = df['directors'].str.split(',')

3. 分析导演与评分的关系

# 统计每个导演的平均评分
director_ratings = pd.DataFrame({'director': [], 'rating': []})
for index, row in df.iterrows():
    for director in row['directors']:
        director_ratings = director_ratings.append({'director': director, 'rating': row['averageRating']}, ignore_index=True)
director_ratings = director_ratings.groupby('director').mean().reset_index()

# 选取前 20 名导演进行分析
top_directors = director_ratings.sort_values(by='rating', ascending=False).head(20)

# 绘制导演和评分的关系图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(top_directors['director'], top_directors['rating'])
plt.xticks(rotation=90)
plt.xlabel('Director')
plt.ylabel('Average Rating')
plt.title('Top 20 Directors by Average Rating')
plt.show()

通过以上步骤，我们可以得到排名前 250 名电影的数据集，并使用 Python 进行数据清洗和处理，最后得到导演与评分的关系图。从图中可以看出，导演与评分之间存在一定的关系，但具体的关系需要进一步的分析和探索。