r语言程序代码基于给出爬取成功豆瓣电影排行榜top250的数据集movies.csv的进行数据清洗，数据分析，和数据可视化

好的，我可以为您提供关于R语言的数据清洗、分析和可视化的基本方法和代码示例。以下是一些示例代码，您可以根据您的具体需求进行修改和扩展。

首先，我们需要加载需要用到的R包：

library(tidyverse) # 加载tidyverse包，包含了ggplot2、dplyr、tidyr等常用包
library(lubridate) # 加载lubridate包，方便处理日期和时间

接着，我们可以读取并查看数据集：

movies <- read.csv("movies.csv") # 读取数据集
head(movies) # 查看前6行数据

接下来，我们可以进行一些数据清洗和预处理：

# 将电影时长转换为分钟
movies$duration <- as.integer(str_extract(movies$duration, "\\d+"))
movies <- movies[!is.na(movies$duration),]

# 处理电影上映年份
movies$release_year <- year(as.Date(movies$release_date, format="%Y-%m-%d"))

# 处理电影类型
movies$genres <- strsplit(movies$genres, "\\|")
movies <- movies %>% 
  unnest(genres) %>% 
  mutate(genres = factor(genres))

# 处理电影评分
movies$rating <- as.numeric(movies$rating)
movies <- movies[!is.na(movies$rating),]

# 处理电影票房
movies$box_office <- as.numeric(str_extract(movies$box_office, "\\d+"))
movies <- movies[!is.na(movies$box_office),]

然后，我们可以进行一些数据分析和可视化：

# 统计各个年份的电影数量
movie_count_by_year <- movies %>% 
  group_by(release_year) %>% 
  summarise(movie_count = n()) %>% 
  filter(release_year >= 1990)

# 统计各个类型电影的数量
movie_count_by_genre <- movies %>% 
  group_by(genres) %>% 
  summarise(movie_count = n()) %>% 
  arrange(desc(movie_count))

# 统计各个类型电影的平均评分
avg_rating_by_genre <- movies %>% 
  group_by(genres) %>% 
  summarise(avg_rating = mean(rating)) %>% 
  arrange(desc(avg_rating))

# 统计各个类型电影的票房总收入
total_box_office_by_genre <- movies %>% 
  group_by(genres) %>% 
  summarise(total_box_office = sum(box_office)) %>% 
  arrange(desc(total_box_office))

# 绘制各个年份电影数量的折线图
ggplot(movie_count_by_year, aes(x = release_year, y = movie_count)) +
  geom_line() +
  scale_x_continuous(breaks = seq(1990, 2020, by = 5)) +
  labs(title = "电影数量随时间的变化", x = "年份", y = "电影数量")

# 绘制各个类型电影数量的条形图
ggplot(movie_count_by_genre, aes(x = genres, y = movie_count)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  coord_flip() +
  labs(title = "不同类型电影的数量", x = "", y = "电影数量")

# 绘制各个类型电影平均评分的条形图
ggplot(avg_rating_by_genre, aes(x = genres, y = avg_rating)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  coord_flip() +
  labs(title = "不同类型电影的平均评分", x = "", y = "评分")

# 绘制各个类型电影票房总收入的条形图
ggplot(total_box_office_by_genre, aes(x = genres, y = total_box_office)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  coord_flip() +
  labs(title = "不同类型电影的票房总收入", x = "", y = "票房总收入")

以上是一个简单的R语言数据清洗、分析和可视化的示例，您可以根据需要进行修改和扩展。