优化代码Starring = df['主演'].str.split(" ").replace('...',' ').str[0].value_counts().nlargest(15)

时间: 2023-06-25 08:04:58 浏览: 115
可以尝试使用pandas的链式操作来优化代码，如下所示： ``` Starring = df['主演'].str.replace('...', ' ').str.split(" ").explode().value_counts().nlargest(15) ``` 这个代码将'...'替换为空格，然后将主演按空格分割成多个条目，再将这些条目拆分成多行，最后统计每个演员出现的次数并取前15个。这个方法避免了使用replace和str[]，可以更高效地处理数据。
相关问题

Starring = df['主演'].replace('...','').replace(' ','').replace('主...','').dropna().str.split(" ").str[0].value_counts().nlargest(10)替换空值没效果

如果你使用的是 Pandas 库，可以尝试使用 fillna() 函数来替换空值。例如： ``` Starring = df['主演'].fillna('').replace('...','').replace(' ','').replace('主...','').str.split(" ").str[0].value_counts().nlargest(10) ``` 这样就能将空值替换为一个空字符串，然后进行后续的处理。如果还有问题，请提供更多的详细信息和错误提示。

如何将代码里的none删除Starring = df['主演'].replace('...','none').replace(' ','none').replace('主...','none').str.split(" ").dropna().str[0].value_counts().nlargest(10)

可以使用 `replace()` 函数来将字符串中的 'none' 删除，并使用 `dropna()` 函数删除 NaN 值，示例如下： ```python Starring = df['主演'].replace('...','').replace(' ','').replace('主...','').str.split(" ").replace('none', '').dropna().str[0].value_counts().nlargest(10) ``` 这样可以将原来的 'none' 字符串删除。
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Starring = df['主演'].replace('...','').replace(' ','').replace('主...','').str.split(" ").str[0].value_counts().nlargest(10)如何删除掉替换后的空值

Starring = df['主演'].replace('...','').replace(' ','').replace('主...','').dropna().str.split(" ").str[0].value_counts().nlargest(10) 这样，替换后的空值就会被删除掉。 ### 回答2： 在Python中，...

Starring = df['主演'].replace('...','').replace(' ','').replace('主...','').str.split(" ").replace('none', '').dropna().str[0].value_counts().nlargest(10)删除没效果

尝试按照以下步骤进行： ... 例如：df['主演'].replace('\s+|...', '', regex=True).replace('none', '').dropna().str.split().str[0].value_counts().nlargest(10) 希望这些步骤可以帮助你解决问题。

如何把柱子变成红色bar = (Bar() .add_xaxis(Starring.index.tolist()) .add_yaxis('主演作品数量TOP15', filmmaker.values.tolist(), itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='red')) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='主演作品数量', title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts()), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='上映数量', axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value}部")), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='主演', axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=45, interval=0))) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="top")) ) bar.render_notebook()

.add_xaxis(Starring.index.tolist()) .add_yaxis( '主演作品数量TOP15', filmmaker.values.tolist(), itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='#FF0000') # 红色 ) .set_global_opts( title_opts=opts....

在以下代码中添加代码，使得保存的折线图更简洁更美观: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df=pd.read_csv('movies_revenue_starring_1950_2010.txt',sep=',') df.sort_values('Title',ascending=False,inplace=True) df_new=df[['Title','Revenue']].reset_index(drop=True) df_new=df_new.iloc[::65,:] #（进行位置索引）对title进行抽样 df_renew=df[['Title','Starring Actors Popularity']].reset_index(drop=True) df_renew=df_renew.iloc[::65,:] #可视化电影的revenue的值 plt.plot(df_new['Title'],df_new['Revenue'],color='red') plt.xticks(rotation=45) #x轴旋转45° plt.title('movies Revenue 1950-2010') plt.xlabel('title') plt.ylabel('Revenue') plt.savefig('movies_revenue_1950_2010.png',dpi=400) plt.show() #可视化电影的Starring Actors Popularity值 plt.plot(df_renew['Title'],df_renew['Starring Actors Popularity'],color='green') plt.xticks(rotation=45) plt.title('Starring Actors Popularity 1950-2010') plt.xlabel('title') plt.ylabel('Starring Actors Popularity') plt.savefig('movies_starpopularity_1950_2010.png',dpi=400) plt.show()

你可以尝试以下代码，使得保存的折线图更简洁更美观： import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df=pd.read_csv('movies_revenue_starring_1950_2010.txt',sep=',') df.sort_values('Title',...

如何改变以下代码保存的折线图x轴标签字体的大小: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df=pd.read_csv('movies_revenue_starring_1950_2010.txt',sep=',') df.sort_values('Title',ascending=False,inplace=True) df_new=df[['Title','Revenue']].reset_index(drop=True) df_new=df_new.iloc[::65,:] #（进行位置索引）对title进行抽样 df_renew=df[['Title','Starring Actors Popularity']].reset_index(drop=True) df_renew=df_renew.iloc[::65,:] #可视化电影的revenue的值 plt.plot(df_new['Title'],df_new['Revenue'],color='red') plt.xticks(rotation=45) #x轴旋转45° plt.title('movies Revenue 1950-2010') plt.xlabel('title') plt.ylabel('Revenue') plt.savefig('movies_revenue_1950_2010.png',dpi=400) plt.show() #可视化电影的Starring Actors Popularity值 plt.plot(df_renew['Title'],df_renew['Starring Actors Popularity'],color='green') plt.xticks(rotation=45) plt.title('Starring Actors Popularity 1950-2010') plt.xlabel('title') plt.ylabel('Starring Actors Popularity') plt.savefig('movies_starpopularity_1950_2010.png',dpi=400) plt.show()

您可以在 plt.xticks(rotation=45) 后添加以下代码来改变 x 轴标签字体的大小： plt.xticks(rotation=45, fontsize=10) 其中的 fontsize 参数可以根据您的需要进行调整。完整代码如下： import ...

如何改变以下代码保存的折线图的比例，使得保存的折线图完整呈现: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df=pd.read_csv('movies_revenue_starring_1950_2010.txt',sep=',') df.sort_values('Title',ascending=False,inplace=True) df_new=df[['Title','Revenue']].reset_index(drop=True) df_new=df_new.iloc[::65,:] #（进行位置索引）对title进行抽样 df_renew=df[['Title','Starring Actors Popularity']].reset_index(drop=True) df_renew=df_renew.iloc[::65,:] #可视化电影的revenue的值 plt.plot(df_new['Title'],df_new['Revenue'],color='red') plt.xticks(rotation=45) #x轴旋转45° plt.title('movies Revenue 1950-2010') plt.xlabel('title') plt.ylabel('Revenue') plt.savefig('movies_revenue_1950_2010.png',dpi=400) plt.show() #可视化电影的Starring Actors Popularity值 plt.plot(df_renew['Title'],df_renew['Starring Actors Popularity'],color='green') plt.xticks(rotation=45) plt.title('Starring Actors Popularity 1950-2010') plt.xlabel('title') plt.ylabel('Starring Actors Popularity') plt.savefig('movies_starpopularity_1950_2010.png',dpi=400) plt.show()

plt.plot(df_renew['Title'],df_renew['Starring Actors Popularity'],color='green') plt.xticks(rotation=45) plt.title('Starring Actors Popularity 1950-2010') plt.xlabel('title') plt.ylabel('Starring ...

修改以下代码，使得x轴文字标签不重叠: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df=pd.read_csv('movies_revenue_starring_1950_2010.txt',sep=',') df.sort_values('Title',ascending=False,inplace=True) df_new=df[['Title','Revenue']].reset_index(drop=True) df_new=df_new.iloc[::65,:] #（进行位置索引）对title进行抽样 df_renew=df[['Title','Starring Actors Popularity']].reset_index(drop=True) df_renew=df_renew.iloc[::65,:] #可视化电影的revenue的值 plt.figure(figsize=(18,14)) plt.plot(df_new['Title'],df_new['Revenue'],color='red') plt.xticks(rotation=45,fontsize=7) #x轴旋转45° plt.title('movies Revenue 1950-2010',fontsize=16) plt.xlabel('title') plt.ylabel('Revenue') plt.savefig('movies_revenue_1950_2010.png',dpi=400) plt.show() #可视化电影的Starring Actors Popularity值 plt.figure(figsize=(18,14)) plt.plot(df_renew['Title'],df_renew['Starring Actors Popularity'],color='green') plt.xticks(rotation=45,fontsize=7) plt.title('Starring Actors Popularity 1950-2010',fontsize=16) plt.xlabel('title') plt.ylabel('Starring Actors Popularity

') plt.subplots_adjust(bottom=0.3) #调整子图间距 plt.savefig('Starring_Actors_Popularity_1950_2010.png',dpi=400) plt.show() 修改后的代码如下： import pandas as pd import matplotlib.pyplot as ...

Starring = df['主演'].replace('...'|' ','NONE')优化代码

starring = df['主演'].replace('\.{3,}|\s+', 'NONE', regex=True) 这里的正则表达式'\.{3,}|\s+'将匹配三个或更多连续的点号（即省略号）或一个或多个连续的空格，并将它们替换为字符串“NONE”。regex=...

import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://movie.douban.com/subject/30228394/' header = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)\ AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36'} response = requests.get(url=url, headers=header) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') tv_infor = {} # 1.获取电视剧名称 name = soup.find(property="v:itemreviewed").string # 根据属性property="v: "查找 tv_infor['name'] = name # 将电影名称加到字典tv_infor中 # 2.获取导演 director = soup.find(rel="v: directedBy").string # 根据属性re1="v:directedBy“查找 tv_infor['director'] = director # 3.获取编剧 soup_list = soup. findAll(class_="attrs")[1].findAll('a') writers = [elem. string for elem in soup_list] tv_infor['writers'] = writers # 4.获取演员 soup_list = soup. findAll(rel="v:starring") actors = [elem. string for elem in soup_list] tv_infor['actors'] = actors # 5.获取类型 soup_list = soup. findAll(property="v: genre") tv_type = [elem. string for elem in soup_list] tv_infor['type'] = tv_type # 6.首播时间 release_date = soup.find(property="v: initialReleaseDate").string tv_infor['release_date'] = release_date # 7.豆瓣评分 rating = soup.find(property="v: average").string tv_infor['rating'] = rating # 8.参评人数 votes = soup.find(property="v: votes").string tv_infor['votes'] = votes print("电视剧《觉醒年代》相关信息如下：") for key, value in tv_infor.items(): print(key, ":", value)

这段代码实现了爬取豆瓣电视剧《觉醒年代》的相关信息并存储在一个字典中。具体的实现过程如下： 1. 引入requests和BeautifulSoup模块，并定义目标url和请求头。 2. 发送请求获取响应，并使用BeautifulSoup解析响应...

Starring = df['主演'].replace('...'|' ','NONE') 优化代码使其既能替换掉...又能替换掉空格

Starring = df['主演'].apply(lambda x: re.sub('[\s.]+', 'NONE', x)) 这里的正则表达式 [\s.]+ 匹配任意一个或多个空格或点号。re.sub() 函数将匹配到的字符用 'NONE' 替换。这样，所有的连续空格和...

Starring = Starring.dropna()如何删除里面的‘’

你可以使用 replace() 函数来替换空字符串为 None，然后使用 dropna() 函数删除包含 None 的...Starring = Starring.replace('', None) Starring = Starring.dropna() 这样就可以删除包含空字符串的行了。

请帮我完成scrapy下面的代码，要求能够在comments_url提供的url下进行循环并进行爬取，以下是我的代码 def parse_detail(self, response, **kwargs): movie_item = kwargs['item'] sel = Selector(response) movie_item['directors'] = sel.xpath('//a[@rel="v:directedBy"]/text()').extract() movie_item['casts'] = sel.xpath('//a[@rel="v:starring"]/text()').extract() movie_item['types'] = sel.css('span[property="v:genre"]::text').extract() movie_item['country'] = sel.css('span[property="v:initialReleaseDate"]::text').extract() movie_item['movie_time'] = sel.css('span[property="v:runtime"]::text').extract() comments = movie_item['url'] comment = "/comments?start=0&limit=20&status=P&sort=new_score" comments_url = comments + comment

以下是代码，可以在comments_url提供的url下进行循环并进行爬取： def parse_detail(self, response, **kwargs): movie_item = kwargs['item'] sel = Selector(response) movie_item['directors'] = sel....

读取文本文件movies_revenue_starring_1950_2010.txt, 首先按照电影title降序排序，然后分别可视化电影的revenue Starring Actors Popularity 的值，每幅图均包括图例、图标题，x轴刻度值为电影title且斜45°显示(为了显示美观，可以将电影title每隔若干个抽样显示)，每幅图曲线颜色分别为红色、绿色;每幅图分别保存为png图片保存，分辨率为400 dpi，png图片命名分别为movies_revenue_1950_2010.png、movies_ starpopularity_ 1950 2010.png

以下是Python代码实现： python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_csv("movies_revenue_starring_1950_2010.txt", sep="\t") # 按照电影title降序排序 data = ...
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