jupyter数据分析猫眼将“上映时间”一列数据后面有国家名称的提取出来,形成新的一
时间: 2024-01-06 16:01:37 浏览: 27
要提取出“上映时间”一列数据后面的国家名称,可以按照以下步骤进行。
1.导入所需库和数据集:首先,我们需要导入 pandas 库来处理数据。然后,我们将数据集导入为一个 pandas 数据帧。
2.创建新的一列:我们将创建一个新的列 "国家",用于存储提取出来的国家名称。
3.提取国家名称:使用 pandas 的字符串处理功能,我们可以使用字符串切片和正则表达式来提取国家名称。在这种情况下,我们可以根据国家名称的后面是英文括号和英文逗号的格式进行提取。
4.更新新的一列:将提取出来的国家名称更新到新的一列中。
5.查看结果:最后,我们可以查看更新后的数据集,以确保提取操作被正确执行。
下面是一个示例代码:
```python
# 导入所需库
import pandas as pd
# 导入数据集
df = pd.read_csv("数据集.csv")
# 创建新的一列
df["国家"] = ""
# 提取国家名称
for i in range(len(df)):
text = df.loc[i, "上映时间"]
country = re.findall("\((.*?)\)", text)[-1]
df.at[i, "国家"] = country
# 查看结果
print(df)
```
通过以上步骤,我们可以成功提取出“上映时间”一列数据后面的国家名称,并将其保存到新的一列中。
相关问题
python爬取猫眼电影+mysql+flask+pychart数据分析
这个项目的大致流程如下:
1. 使用 Python 的 requests 和 Beautiful Soup 库爬取猫眼电影网站的电影信息,包括电影名称、评分、评论人数、上映时间等等。可以使用多线程或异步加速爬取过程。
2. 将爬取到的电影信息存储到 MySQL 数据库中,可以使用 Python 的 pymysql 库进行数据库的连接和操作。
3. 使用 Flask 框架编写 Web 应用程序,提供数据查询和展示功能。可以使用 Flask 的模板引擎 Jinja2 来渲染页面。
4. 使用 PyChart 库对电影数据进行可视化分析,生成各种图表,如柱状图、折线图、饼图等等,以展示电影数据的特征和规律。
具体实现步骤如下:
1. 爬取猫眼电影网站的电影信息
使用 requests 和 Beautiful Soup 库爬取猫眼电影网站的电影信息。可以先通过浏览器查看网页的源代码,找到电影信息的 HTML 标签和属性,再通过 Beautiful Soup 解析并提取出需要的信息。例如,可以使用以下代码爬取电影名称和评分:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://maoyan.com/films'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
movies = soup.find_all('div', class_='movie-item-hover')
for movie in movies:
name = movie.find('span', class_='name').text
score = movie.find('span', class_='score').text
print(name, score)
```
2. 将电影信息存储到 MySQL 数据库中
使用 pymysql 库连接 MySQL 数据库,并将爬取到的电影信息存储到数据库中。可以先创建一个 movies 表来存储电影信息,包括电影名称、评分、评论人数、上映时间等字段。例如,可以使用以下代码将电影信息存储到数据库中:
```python
import pymysql
# 连接数据库
conn = pymysql.connect(
host='localhost',
port=3306,
user='root',
password='123456',
database='test',
charset='utf8mb4'
)
# 创建 movies 表
cursor = conn.cursor()
create_table_sql = '''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS movies (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100) NOT NULL,
score FLOAT NOT NULL,
comments INT NOT NULL,
release_date DATE NOT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
'''
cursor.execute(create_table_sql)
# 将电影信息插入数据库
for movie in movies:
name = movie.find('span', class_='name').text
score = float(movie.find('span', class_='score').text)
comments = int(movie.find('div', class_='movie-item-number').find_all('span')[2].text[:-3])
release_date = movie.find_all('div', class_='movie-hover-title')[1].text.split(':')[1]
insert_sql = f'''
INSERT INTO movies (name, score, comments, release_date) VALUES
('{name}', {score}, {comments}, '{release_date}')
'''
cursor.execute(insert_sql)
conn.commit()
# 关闭连接
cursor.close()
conn.close()
```
3. 使用 Flask 编写 Web 应用程序
使用 Flask 框架编写 Web 应用程序,提供数据查询和展示功能。可以使用 Flask 的模板引擎 Jinja2 来渲染页面。例如,可以先创建一个 index.html 模板文件来展示电影数据:
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>猫眼电影数据分析</title>
</head>
<body>
<h1>猫眼电影数据分析</h1>
<table>
<tr>
<th>电影名称</th>
<th>评分</th>
<th>评论人数</th>
<th>上映时间</th>
</tr>
{% for movie in movies %}
<tr>
<td>{{ movie.name }}</td>
<td>{{ movie.score }}</td>
<td>{{ movie.comments }}</td>
<td>{{ movie.release_date }}</td>
</tr>
{% endfor %}
</table>
</body>
</html>
```
然后,在 Flask 应用程序中定义一个路由,从数据库中获取电影数据,并渲染模板文件:
```python
from flask import Flask, render_template
import pymysql
# 连接数据库
conn = pymysql.connect(
host='localhost',
port=3306,
user='root',
password='123456',
database='test',
charset='utf8mb4'
)
# 创建 Flask 应用程序
app = Flask(__name__)
# 定义路由,获取电影数据并渲染模板文件
@app.route('/')
def index():
cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
select_sql = '''
SELECT * FROM movies
'''
cursor.execute(select_sql)
movies = cursor.fetchall()
cursor.close()
return render_template('index.html', movies=movies)
# 启动应用程序
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
```
4. 使用 PyChart 库进行数据可视化分析
使用 PyChart 库对电影数据进行可视化分析,生成各种图表,如柱状图、折线图、饼图等等,以展示电影数据的特征和规律。例如,可以使用以下代码生成一个柱状图,展示电影评分的分布情况:
```python
from pychart import *
import pymysql
# 连接数据库
conn = pymysql.connect(
host='localhost',
port=3306,
user='root',
password='123456',
database='test',
charset='utf8mb4'
)
# 查询电影数据
cursor = conn.cursor()
select_sql = '''
SELECT score, COUNT(*) AS count FROM movies GROUP BY score
'''
cursor.execute(select_sql)
data = cursor.fetchall()
cursor.close()
# 生成柱状图
chart = VerticalBarChart()
chart.addDataset([row[1] for row in data])
chart.setLegend([f'{row[0]:.1f} 分' for row in data])
chart.setXAxis({'title': '评分'})
chart.setYAxis({'title': '电影数量'})
chart.setTitle('电影评分分布图')
chart.setColors(['blue', 'red', 'green', 'yellow', 'purple'])
chart.download('score.png')
```
以上是一个简单的 Python 爬取猫眼电影+MySQL+Flask+PyChart 数据分析的项目流程,具体实现还需要根据实际需求进行调整和优化。
猫眼电影网数据的爬取与可视化分析
您好。关于猫眼电影网数据的爬取与可视化分析,我可以为您提供一些思路和建议。首先,爬取猫眼电影网的数据可以使用Python编程语言中的一些爬虫框架,如Scrapy、Requests等。其次,对于数据的可视化分析,可以使用Python中的一些数据可视化工具,如Matplotlib、Seaborn、Plotly等。您可以将爬取到的数据存储在数据库中,然后使用这些工具对数据进行可视化分析,了解电影评分、票房、观影人数等相关指标的情况。当然,在进行数据爬取和分析时,需要遵守相关法律法规和网站规定,以确保操作的合法性和道德性。希望这些信息对您有所帮助。
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