jupyteer 使用pandas 线性回归大作业对电影票房分析，特征排名，场均人次，累计票房（万）具体操作具体代码

好的，以下是一个简单的示例代码，供您参考：

# 导入所需的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取电影票房数据，假设数据存储在 'data.csv' 文件中
data = pd.read_csv('data.csv')

# 对数据进行预处理，假设需要处理缺失值和异常值
data = data.dropna()  # 删除缺失值
data = data[(data['场均人次']>0) & (data['累计票房']>0)]  # 删除场均人次和累计票房为负数的数据

# 对特征数据进行排名
data['场均人次排名'] = data['场均人次'].rank(ascending=False)
data['累计票房排名'] = data['累计票房'].rank(ascending=False)

# 构建线性回归模型，以场均人次为自变量，累计票房为因变量
X = data['场均人次'].values.reshape(-1, 1)
y = data['累计票房'].values.reshape(-1, 1)
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 输出模型评估指标（可选）
print('R^2:', model.score(X, y))  # 输出决定系数 R^2

# 对预测结果进行可视化展示
plt.scatter(X, y, color='blue', label='实际数据')  # 绘制实际数据的散点图
plt.plot(X, model.predict(X), color='red', label='拟合直线')  # 绘制模型拟合的直线
plt.xlabel('场均人次')
plt.ylabel('累计票房（万）')
plt.legend()
plt.show()

以上代码中，假设电影票房数据存储在 `data.csv` 文件中，其中包含了场均人次、累计票房等特征数据。首先使用 pandas 库读取数据，并对数据进行预处理，如删除缺失值和异常值等。然后对特征数据进行排名，并构建线性回归模型进行预测。最后利用 matplotlib 库对预测结果进行可视化展示。

希望这个示例代码能对您有所帮助！