如何利用Python对电影数据进行清洗和可视化分析，以发现不同电影类型的受欢迎程度和市场趋势？

为了深入理解电影市场的受欢迎程度和风格趋势，使用Python进行数据清洗和可视化分析是一条有效的途径。首先，你可以参考《TMDb电影数据分析：电影风格趋势与行业洞察》这份报告，它提供了详细的数据处理和分析流程，非常适合你的需求。以下是分析的步骤：

参考资源链接：[TMDb电影数据分析：电影风格趋势与行业洞察](https://wenku.csdn.net/doc/4m3peskjum?spm=1055.2569.3001.10343)

1. **数据导入**：首先，你需要将电影数据导入Python。假设数据已经被下载为CSV格式，可以使用Pandas的read_csv函数轻松导入数据集。

    import pandas as pd
    df = pd.read_csv('movies.csv')

2. **数据清洗**：数据清洗是确保后续分析准确性的重要步骤。对数据集进行探索性分析，找出并处理缺失值、异常值、重复记录等。

    # 检查缺失值
    df.isnull().sum()
    # 删除缺失值过多的列
    df.dropna(axis=1, how='any', inplace=True)
    # 删除重复数据
    df.drop_duplicates(inplace=True)

3. **特征提取**：根据分析目标，你可能需要从数据集中提取特定的特征，例如电影类型、评分、观看次数等。

    # 解析电影类型字符串，并展开为多个布尔列
    df['genres'] = df['genres'].str.replace('|', '

参考资源链接：[TMDb电影数据分析：电影风格趋势与行业洞察](https://wenku.csdn.net/doc/4m3peskjum?spm=1055.2569.3001.10343)