根据这个文件要求，给我代码

为了帮助你更好地完成《电影榜单数据分析》的任务，我将为你提供一个基本的Python代码框架。这个框架涵盖了数据预处理、数据分析与可视化的主要步骤。你可以根据具体的项目要求进一步完善和调整代码。

### 1. 导入必要的库

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

### 2. 加载数据

# 假设数据存储在一个CSV文件中
file_path = 'movies.csv'
df = pd.read_csv(file_path)

# 查看前几行数据
print(df.head())

### 3. 数据预处理

#### 3.1 检查缺失值

# 检查每列的缺失值数量
print(df.isnull().sum())

# 处理缺失值
# 例如，对于某些列可以使用均值或众数填充，或者直接删除含有缺失值的行
df.fillna(df.mean(), inplace=True)  # 对于数值型列使用均值填充
df.dropna(inplace=True)  # 删除含有缺失值的行

#### 3.2 处理异常值

# 检查异常值
for column in df.select_dtypes(include=[np.number]).columns:
    plt.figure()
    df[column].plot.box()
    plt.title(f'Box plot of {column}')
plt.show()

# 移除异常值
def remove_outliers(df, column):
    Q1 = df[column].quantile(0.25)
    Q3 = df[column].quantile(0.75)
    IQR = Q3 - Q1
    lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
    upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
    return df[(df[column] >= lower_bound) & (df[column] <= upper_bound)]

# 应用到所有数值型列
for column in df.select_dtypes(include=[np.number]).columns:
    df = remove_outliers(df, column)

#### 3.3 类别变量编码

# 将类别变量转换为数值型
df['original_language'] = df['original_language'].astype('category').cat.codes
df['status'] = df['status'].astype('category').cat.codes

### 4. 数据分析与可视化

#### 4.1 电影发行量、评分趋势、评分对比

# 发行量趋势
df.groupby('release_date')['title'].count().plot(kind='line')
plt.title('Number of Movies Released Over Time')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Number of Movies')
plt.show()

# 评分趋势
df.groupby('release_date')['vote_average'].mean().plot(kind='line')
plt.title('Average Rating Over Time')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Average Rating')
plt.show()

# 评分对比
sns.scatterplot(data=df, x='vote_average', y='vote_count')
plt.title('Rating vs Vote Count')
plt.xlabel('Average Rating')
plt.ylabel('Vote Count')
plt.show()

#### 4.2 电影Top10

top_10_movies = df.sort_values(by='vote_average', ascending=False).head(10)
print(top_10_movies[['title', 'vote_average']])

#### 4.3 电影类型、导演、演员、年代分析

# 电影类型分布
df['genres'] = df['genres'].str.split('|')
df_exploded = df.explode('genres')
sns.countplot(y='genres', data=df_exploded, order=df_exploded['genres'].value_counts().index[:10])
plt.title('Top 10 Genres by Frequency')
plt.xlabel('Count')
plt.ylabel('Genre')
plt.show()

# 导演分布
df['director'] = df['director'].str.split(',')
df_director_exploded = df.explode('director')
sns.countplot(y='director', data=df_director_exploded, order=df_director_exploded['director'].value_counts().index[:10])
plt.title('Top 10 Directors by Frequency')
plt.xlabel('Count')
plt.ylabel('Director')
plt.show()

# 演员分布
df['cast'] = df['cast'].str.split(',')
df_cast_exploded = df.explode('cast')
sns.countplot(y='cast', data=df_cast_exploded, order=df_cast_exploded['cast'].value_counts().index[:10])
plt.title('Top 10 Actors by Frequency')
plt.xlabel('Count')
plt.ylabel('Actor')
plt.show()

### 5. 影响评分的因素分析与评分预测

#### 5.1 特征选择

features = ['budget', 'popularity', 'runtime', 'vote_count']
X = df[features]
y = df['vote_average']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

#### 5.2 建立模型

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

#### 5.3 模型评估

y_pred = model.predict(X_test)

# 计算MSE和R²
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)

print(f'Mean Squared Error: {mse}')
print(f'R² Score: {r2}')

# 绘制实际值与预测值的比较图
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.plot([min(y_test), max(y_test)], [min(y_test), max(y_test)], color='red')  # 45度线
plt.title('Actual vs Predicted Ratings')
plt.xlabel('Actual Ratings')
plt.ylabel('Predicted Ratings')
plt.show()

### 6. 写入报告

根据上述分析结果，编写详细的报告，包括背景介绍、需求分析、数据探索、数据预处理、建模评估和最终结论。

希望这些代码对你有所帮助！如果有任何问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我。