豆瓣top250电影数据类型转换Python代码

下面是将豆瓣top250电影数据中的一些字段类型进行转换的Python代码示例：

import json
import pandas as pd

# 读取豆瓣top250电影数据
with open('top250_movies.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = json.load(f)

# 将数据转换为DataFrame格式
df = pd.DataFrame(data)

# 将评分人数字段转换为整数类型
df['rating_num'] = df['rating_num'].astype(int)

# 将上映年份字段转换为整数类型
df['release_year'] = df['release_year'].astype(int)

# 将电影时长字段转换为分钟数
df['duration'] = df['duration'].apply(lambda x: int(x.split('分钟')[0]))

# 输出转换后的数据
print(df.head())

其中，`top250_movies.json` 是豆瓣top250电影数据的 JSON 文件。在这段代码中，我们使用了 Pandas 库将数据转换为 DataFrame 格式，并使用了一些 Pandas 的函数将字段类型进行转换。具体地，我们使用了 `astype` 函数将评分人数和上映年份字段转换为整数类型，使用了 `apply` 函数将电影时长字段的字符串格式转换为分钟数。最后，我们输出转换后的数据。

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豆瓣TOP250可视化分析Python代码

抱歉，我无法直接提供Python代码。以下是一个豆瓣TOP250电影数据可视化分析的Python代码示例，供您参考：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 读取数据
data = pd.read_csv('douban_top250.csv')

# 数据清洗
data['year'] = data['year'].apply(lambda x: int(x.split()[0])) # 只保留年份
data['country'] = data['country'].apply(lambda x: x.split('/')[0]) # 只保留第一个国家
data['rating'] = data['rating'].apply(lambda x: float(x)) # 转换评分为float类型

# 数据分析
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置中文显示
plt.figure(figsize=(12,6))

# 评分分布直方图
plt.subplot(1,2,1)
sns.histplot(data=data, x='rating', binwidth=0.2, kde=True)
plt.xlabel('评分')
plt.ylabel('电影数量')
plt.title('豆瓣TOP250电影评分分布直方图')

# 上映年份分布箱线图
plt.subplot(1,2,2)
sns.boxplot(data=data, x='year')
plt.xlabel('上映年份')
plt.title('豆瓣TOP250电影上映年份分布箱线图')

plt.tight_layout()
plt.show()

上述代码使用了pandas、matplotlib和seaborn等Python库，主要实现了对豆瓣TOP250电影数据进行清洗、分析和可视化。具体分析结果包括评分分布直方图和上映年份分布箱线图。

对豆瓣电影TOP250爬取数据爬取到的电影数据进行缺失值处理、异常值处理、数据类型转换和数据去重等数据清洗操作

好的，下面我会一步步地介绍如何进行数据清洗操作。

1. 缺失值处理

首先，我们需要检查数据集中是否存在缺失值。可以通过 pandas 库中的 isnull() 函数检查数据集中是否存在缺失值，如果存在缺失值，我们可以通过 fillna() 函数将缺失值进行填充。

例如：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('douban_movies.csv')

# 检查缺失值
print(df.isnull().sum())

# 将缺失值填充为0
df = df.fillna(0)

2. 异常值处理

异常值指的是数据集中与其他数据明显不同的值。可以通过可视化方式来检查数据集中是否存在异常值。如果存在异常值，我们可以通过删除或替换的方式进行处理。

例如：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
df = pd.read_csv('douban_movies.csv')

# 绘制电影时长的直方图
plt.hist(df['duration'], bins=20)
plt.show()

# 删除时长大于300分钟的电影
df = df[df['duration'] <= 300]

3. 数据类型转换

在数据清洗过程中，我们需要将某些列的数据类型进行转换。例如，将字符串类型的列转换为数值类型的列。

例如：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('douban_movies.csv')

# 将评分列转换为数值类型
df['rating'] = pd.to_numeric(df['rating'])

4. 数据去重

在数据集中可能存在重复的数据，我们需要将重复的数据去除掉。可以通过 pandas 库中的 drop_duplicates() 函数进行去重。

例如：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('douban_movies.csv')

# 去重
df = df.drop_duplicates()

以上就是对豆瓣电影 TOP250 数据进行缺失值处理、异常值处理、数据类型转换和数据去重等数据清洗操作的介绍。