基于spark的影评数据分析
时间: 2023-12-04 20:40:07 浏览: 35
基于Spark的影评数据分析可以通过以下步骤实现:
1. 导入必要的库和数据集
```python
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, explode, desc
import matplotlib.pyplot as plt
spark = SparkSession.builder.appName("MovieAnalysis").getOrCreate()
df = spark.read.csv("tmdb_5000_movies.csv", header=True, inferSchema=True)
```
2. 数据清洗和预处理
```python
# 删除不需要的列
df = df.drop("homepage", "tagline", "keywords", "overview", "production_companies", "status")
# 删除缺失值
df = df.na.drop()
# 将genres列中的数据拆分成多行
df = df.withColumn("genres", explode(col("genres")))
```
3. 分析数据
```python
# 统计每个国家的电影数量
country_count = df.groupBy("production_countries.name").count().orderBy(desc("count")).limit(10)
# 可视化国家电影数量
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.bar(country_count.toPandas()["name"], country_count.toPandas()["count"])
plt.title("Top 10 Countries with Most Movies")
plt.xlabel("Country")
plt.ylabel("Number of Movies")
plt.show()
```
4. 结果展示
通过以上步骤,我们可以得到一个关于电影数据的分析结果,例如统计每个国家的电影数量并进行可视化展示。