# 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()

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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country_group = movies_df_new.groupby('country').size()是什么意思

这段代码的作用是对一个名为 `movies_df_new` 的数据集按照电影所属的国家进行分组，并统计每个国家的电影数量。具体来说，`groupby('country')` 按照电影所属的国家进行分组，`size()` 统计每个分组中元素的数量（即电影数量），最终得到一个名为 `country_group` 的 Series，其中每个元素的索引是一个国家名称，其值是该国家的电影数量。

SELECT m.movie_title, COUNT(r.review_id) AS review_count什么意思

这是一个 SQL 查询语句，用于从电影（movies）和评论（reviews）表中检索电影标题（movie_title）和每个电影的评论数（review_count）。COUNT()函数用于计算指定列（在这里是review_id）的行数，因此COUNT(r.review_id)将返回每个电影的评论总数。通过使用别名（AS review_count）来命名结果列，使得查询结果更易读。