# 每年上映电影数量统计 movies_year_count=original_format.groupby(['title_year'])['movie_title'].count() movies_year_count.plot(figsize=(10,5),marker='.') plt.title('每年上映电影数量统计',fontsize=22) plt.xlabel('年份',fontsize=15) plt.ylabel('上映电影数量',fontsize=15) plt.savefig('每年上映电影数量统计.png') plt.show() # 每年总票房统计 movies_year_gross=original_format.groupby(['title_year'])['gross'].sum() movies_year_gross.plot(figsize=(10,5),marker='.') plt.title('每年总票房统计',fontsize=22) plt.xlabel('年份',fontsize=15) plt.ylabel('总票房',fontsize=15) plt.savefig('每年票房统计.jpg') plt.show()

时间: 2023-06-16 10:04:03 浏览: 95
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数据分析之电影类型数量分析

这段代码用于对电影数据集进行可视化分析,分别统计每年上映电影的数量和每年总票房。首先使用 `groupby` 方法按照年份进行分组,然后使用 `count` 和 `sum` 方法统计每组中电影数量和总票房。接着使用 `plot` 方法将结果进行绘图,并设置图像的标题、横纵坐标标签和保存图片。最后使用 `show` 方法显示图像。
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import requests from bs4 import BeautifulSoup import openpyxl def get_movie_data(year): url = f'https://maoyan.com/films?year={year}' headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') movies = soup.select('.movie-item-title') movie_data = [] for movie in movies: movie_link = 'https://maoyan.com' + movie.a['href'] movie_data.append(get_movie_details(movie_link)) return movie_data else: print(f"Failed to fetch data for year {year}") return [] def get_movie_details(url): headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') movie_name = soup.select_one('h1.name').text.strip() release_date = soup.select_one('.info-release').text.strip() genre = soup.select_one('.info-category').text.strip() director = soup.select_one('.info-director').text.strip() actors = [actor.text.strip() for actor in soup.select('.info-actor a')] maoyan_score = soup.select_one('.score-num').text.strip() box_office = soup.select_one('.info-num').text.strip() return { '电影名称': movie_name, '上映日期': release_date, '影片类型': genre, '导演': director, '演员': ', '.join(actors), '猫眼口碑': maoyan_score, '累计票房': box_office } else: print(f"Failed to fetch details for {url}") return {} def save_to_excel(data, filename): wb = openpyxl.Workbook() ws = wb.active headers = ['电影名称', '上映日期', '影片类型', '导演', '演员', '猫眼口碑', '累计票房'] ws.append(headers) for movie in data: row_data = [movie.get(header, '') for header in headers] ws.append(row_data) wb.save(filename) print(f"Data saved to {filename}") if __name__ == '__main__': years = range(2017, 2021) all_movie_data = [] for year in years: movie_data = get_movie_data(year) all_movie_data.extend(movie_data) save_to_excel(all_movie_data, 'maoyan_movies_2017_to_2020.xlsx')

请详细解释以下代码并给每行代码添加注释:#导入requests库 import requests #导入beautifulsoup库 from bs4 import BeautifulSoup import codecs #目标url URL = "https://movie.douban.com/top250" #请求头 HEADERS = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36'} def download_page(url): data = requests.get(url, headers=HEADERS).content return data def parse_html(html): soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 测试时可以使用print soup.prettify()打印查看获得的页面 # 根据css获取页面信息 movie_list_ol = soup.find('ol', attrs={'class':'grid_view'}) movie_name_list = [] # 遍历页面中有关的信息 for movie_li in movie_list_ol.find_all('li'): # 电影描述 detail = movie_li.find('div', attrs={'class':'hd'}) # 电影名字 movie_name = detail.find('span', attrs={'class':'title'}).getText() movie_name_list.append(movie_name) # 找到下一页 next_page = soup.find('span', attrs={'class':'next'}).find('a') if next_page: # 拼接下一页的url,继续爬取下一页 return movie_name_list, URL + next_page['href'] return movie_name_list, None def main(): url = URL with codecs.open('movies.txt', 'w', encoding='utf-8') as fp: movies_all = [] while url: html = download_page(url) movies, url = parse_html(html) movies_all.extend(movies) for index, movie in enumerate(movies_all): index += 1 # 将获得的信息写入文件 fp.write('{index}.{movie}\n'.format(index=index, movie=movie)) if __name__ == '__main__': main() print('爬取成功')

import openpyxl import matplotlib.pyplot as plt movie_dict = {} with open('D:\\pythonProject1\\电影信息.txt', 'r',encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): line = line.strip() movie_info = line.split(';') movie_name = movie_info[0] directors = movie_info[1].split(',') actors = movie_info[2].split(',') for director in directors: if director not in movie_dict: movie_dict[director] = {'movies': [movie_name], 'actors': {}} else: movie_dict[director]['movies'].append(movie_name) for actor in actors: for director in directors: if actor not in movie_dict[director]['actors']: movie_dict[director]['actors'][actor] = 1 else: movie_dict[director]['actors'][actor] += 1 wb = openpyxl.load_workbook('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') ws = wb.create_sheet('导演作品统计',0) ws.title = '导演作品统计' ws.cell(row=1, column=1, value='导演姓名') ws.cell(row=1, column=2, value='执导电影数量') ws.cell(row=1, column=3, value='执导电影列表') row_num = 2 for director, data in movie_dict.items(): movie_list = ','.join(data['movies']) movie_count = len(data['movies']) ws.cell(row=row_num, column=1, value=director) ws.cell(row=row_num, column=2, value=movie_count) ws.cell(row=row_num, column=3, value=movie_list) row_num += 1 wb.save('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') director_list = [] movie_count_list = [] for director, data in sorted(movie_dict.items(), key=lambda x: len(x[1]['movies']), reverse=True): director_list.append(director) movie_count_list.append(len(data['movies'])) plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] fig, ax = plt.subplots() ax.barh(director_list, movie_count_list) for i, director in enumerate(director_list): max_actor = [] for actor in movie_dict[director]['actors'].keys(): if movie_dict[director]['actors'][actor]==max(movie_dict[director]['actors'].values()): max_actor.append(actor) max_actor = str(max_actor) max_actor = max_actor.rstrip(']') max_actor = max_actor.lstrip('[') ax.annotate(max_actor, xy=(movie_count_list[i], i), xytext=(movie_count_list[i]+1, i), ha='left', va='center') ax.set_xlabel('执导电影数量') ax.set_ylabel('导演姓名') ax.invert_yaxis() plt.show()请帮我解释一下上述代码,详细一点

import requests from lxml import etree import time import random import json class DoubanSpider: def __init__(self): # 基准url self.url = "https://movie.douban.com/top250?start={}" # 请求头 self.headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.77 Safari/537.36'} def get_html(self, url): # 发送请求,得到响应对象 resp = requests.get(url=url, headers=self.headers) # 返回响应字符串 return resp.content.____(1)____ def parse_page(self, html): # 得到XPath解析对象 p = ____(2)____ # 获取li节点列表 li_list = p.____(3)____('//ol[@class="grid_view"]/li') # 初始化一个空列表 movies_lst = [] # 遍历li节点 for li in li_list: # 创建一个空字典 item = {} # 电影名 item['name'] = li.xpath('.//span[@class="title"]/text()')____(4)____.strip() # 评分 item['score'] = li.xpath('.//span[@class="rating_num"]/text()')____(4)____.strip() # 评论数 item['comment_num'] = li.xpath('.//div[@class="star"]/span[4]/text()')____(4)____.strip() print(item) # 将每一部电影追加到列表中 movies_lst.____(5)____(item) return movies_lst def run(self): # 定义一个空列表 movies = [] for page in range(10): # 拼接每一页的url url = self.url.____(6)____(page * 25) # 向url发送请求获取响应内容 html = self.get_html(url) # 得到每一页的电影列表 movie_lst = self.parse_page(html) # 将电影列表加入movies中 movies.____(7)____(movie_lst) # 随机休眠1-2秒 time.____(8)____(random.randint(1, 2)) # 以写模式打开douban.json,编码方式为utf-8 with open('douban.json', __(9)__, encoding='utf-8') as f: # 将电影写入json文件中 json.__(10)_(movies, f, ensure_ascii=False, indent=2) if __name__ == "__main__": # 创建spider对象 spider = DoubanSpider() # 调用对象的run方法 spider.run()

import requests from lxml import etree import csv import os import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt class MovieDataCollector: def __init__(self): self.url = "https://movie.douban.com/top250?start=%s&filter=" self.headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36' } self.urls = ['https://movie.douban.com/top250?start={}&filter='.format(str(i * 25)) for i in range(10)] self.movies_data = [] def get_first_text(self, element_list): try: return element_list[0].strip() except IndexError: return "" def download_image(self, url, title): response = requests.get(url) image_name = f'{title.replace("/", "_")}.jpg' image_path = os.path.join('films_pic', image_name) with open(image_path, 'wb') as f: f.write(response.content) def scrape_movie_data(self): count = 1 for url in self.urls: res = requests.get(url=url, headers=self.headers) print(res.status_code) html = etree.HTML(res.text) lis = html.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/ol/li') print('当前是第{}页'.format(count)) for li in lis: rank = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[1]/em/text()')) title = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[2]/div[1]/a/span[1]/text()')) director = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[2]/div[2]/p[1]/text()')) score = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[2]/div[2]/div/span[2]/text()')) comment = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[2]/div[2]/div/span[4]/text()')) # #下载电影图片 # image_url = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[1]/a/img/@src')) # self.download_image(image_url, title) self.movies_data.append({ '排名': rank,解释这段代码

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import os # 定义请求头 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'} # 爬取页面的 URL url = 'https://movie.douban.com/top250' # 发送 GET 请求并获取响应 response = requests.get(url, headers=headers) html = response.text # 解析 HTML soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 获取电影列表 movies = [] for item in soup.find_all('div', class_='item'): movie = {} movie['rank'] = item.find('em').text movie['title'] = item.find('span', class_='title').text movie['director'] = item.find('div', class_='bd').p.text.split('\n')[1].strip().split(':')[1] movie['actors'] = item.find('div', class_='bd').p.text.split('\n')[2].strip()[3:] movie['score'] = item.find('span', class_='rating_num').text movie['votes'] = item.find('span', class_='rating_num').next_sibling.next_sibling.text[:-3] movie['cover_url'] = item.find('img')['src'] movies.append(movie) # 存储数据到 CSV 文件 df = pd.DataFrame(movies) df.to_csv('films.csv', index=False) # 下载封面图片并保存 if not os.path.exists('films_pic'): os.mkdir('films_pic') for movie in movies: img_url = movie['cover_url'] img_title = movie['title'] img_path = os.path.join('films_pic', f"{img_title}.jpg") response = requests.get(img_url, headers=headers) with open(img_path, 'wb') as f: f.write(response.content) # 可视化评分和人数 plt.plot(df['rank'], df['score'], label='Score') plt.plot(df['rank'], df['votes'], label='Votes') plt.xlabel('Rank') plt.legend() plt.savefig('score_votes.png') plt.show()

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