{'年份':['2018','2019','2020','2021','2022'],'评分人数:['1894061','1065009','667872',857296,'427873']}将这组DateFrame数据书籍发布年份和网上读书累计评论人数,从2018年到2020年都是逐年变少的,到2021年却比前一年多了,这和疫情有什么关系
时间: 2023-08-06 17:13:14 浏览: 36
这组数据显示,自2018年开始,书籍评分人数逐年减少,这可能是由于人们在过去几年里逐渐转向了其他形式的娱乐和学习方式,比如在线视频课程、电子书等。然而,2021年出现了一个突然增加的趋势,这可能与疫情有关。由于疫情的影响,人们被迫呆在家里,很多人开始重新关注阅读并且在网上发表评论。因此,这种趋势的变化可能是由于疫情导致的人们改变了他们的行为方式。
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{'年份':['2018','2019','2020','2021','2022'],'评分人数:['1894061','1065009','667872',857296,'427873']}将这组DateFrame数据使用matplotlib画出折线图
以下是使用matplotlib画出折线图的代码:
``` python
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
data = {'年份':['2018','2019','2020','2021','2022'],'评分人数':['1894061','1065009','667872','857296','427873']}
df = pd.DataFrame(data)
df['评分人数'] = df['评分人数'].astype(int)
plt.plot(df['年份'], df['评分人数'])
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('评分人数')
plt.title('评分人数随时间的变化')
plt.show()
```
执行上述代码后,会弹出一个窗口,显示出折线图。
得到各年份的书籍作者、评分、评分人数、评论人数、出版社后该做哪些数据分析
以下是一些可能有用的数据分析:
1. 查看每年的平均评分、平均评分人数和平均评论人数。可以通过对比不同年份之间的这些指标,了解读者对书籍的评价趋势。
2. 分析不同出版社的书籍数量和平均评分。可以发现哪些出版社出版的书籍受欢迎,并且可以了解不同出版社的市场占有率。
3. 按照作者进行分组,查看每个作者的平均评分、评论人数和评分人数。这可以帮助你了解哪些作者最受欢迎,并且可以帮助你预测未来的销售。
4. 通过分析每个年份的最受欢迎的书籍,可以了解读者的兴趣和趋势。这可以帮助你在未来确定哪些类型的书籍可能会受欢迎。
5. 可以通过对比每年的书籍数量和平均评分,了解市场的健康状况。如果书籍的数量增加,但平均评分下降,则可能表明市场存在问题。
6. 分析读者的评论内容,了解他们对不同书籍的喜好和不满意之处。这可以帮助你改进产品,并提高销售额。
这些分析只是一些示例,并不是全部。具体应该根据实际情况进行调整。