python电影数据预处理代码

Python电影数据预处理代码是指使用Python编程语言对电影数据进行处理和准备的代码。

以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 读取电影数据
df = pd.read_csv('movies.csv')

# 去除重复值
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 处理缺失值
df.fillna(0, inplace=True)

# 数据类型转换
df['release_date'] = pd.to_datetime(df['release_date'])

# 提取电影上映年份
df['year'] = df['release_date'].dt.year

# 筛选特定条件的电影
df = df[(df['year'] >= 2010) & (df['rating'] >= 8.0)]

# 保存处理后的数据
df.to_csv('processed_movies.csv', index=False)

上述代码的主要步骤如下：
1. 导入pandas库，用于数据处理。
2. 使用`read_csv`函数读取电影数据文件。
3. 使用`drop_duplicates`函数去除重复值。
4. 使用`fillna`函数将缺失值填充为0。
5. 使用`to_datetime`函数将日期数据转换为日期类型。
6. 使用`dt.year`提取电影上映年份。
7. 使用条件筛选，选取上映年份大于等于2010年且评分大于等于8.0的电影。
8. 使用`to_csv`函数将处理后的数据保存为新的csv文件。

这段代码可以根据具体需求进行修改和扩展，例如添加其他数据处理操作或调整筛选条件。