基于Python的豆瓣电影分析与可视化需求分析 代码实现

基于Python对豆瓣电影数据进行分析与可视化的项目通常涉及以下几个步骤：

1. **需求分析**：
- 定义目标：比如获取热门电影信息、用户评分趋势分析、情感分析等。
- 数据源：豆瓣API或者爬虫抓取豆瓣电影数据集。
- 技术栈：Python语言，pandas库用于数据处理，matplotlib或seaborn库用于数据可视化。

2. **代码实现**：
- **数据获取**：使用`doubanpy`库连接豆瓣API，或者使用`beautifulsoup4` + `requests`进行网页爬取。

   import doubanpy
   client = doubanpy.DoubanClient('your_app_key')
   movies = client.movie.search('热门电影', start=0, limit=20)

- **数据清洗**：处理缺失值、标准化数据格式。

   df_movies = pd.DataFrame([movie.info for movie in movies], columns=movies[0].info.keys())

- **数据分析**：计算平均分、最受欢迎电影、评分分布等。

   avg_rating = df_movies['rating'].mean()
   top_movie = df_movies.sort_values(by='score', ascending=False).head(1)

- **数据可视化**：使用matplotlib或seaborn绘制图表，如评分分布图、时间线等。

   sns.histplot(df_movies['rating'])
   plt.title('豆瓣电影评分分布')

3. **结果展示**：将分析结果和可视化图形整合到报告或Jupyter Notebook中。