已知存在数据集,使用jupyter notebook统计排名前 250 名电影的对映上映年份的电影数量并输出到一个csv文件,并使用该csv文件利用pyecharts读取生成散点图
时间: 2024-03-23 08:42:44 浏览: 13
好的,我会尽力回答你的问题。
首先,你需要准备一个电影数据集,数据集中至少包含了电影的名称和上映年份。
然后,你可以使用pandas库读取csv文件,并使用groupby函数对上映年份进行分组统计。
以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取数据集
df = pd.read_csv("movies.csv")
# 统计电影数量
movie_counts = df.groupby("year")["title"].count().sort_values(ascending=False)[:250]
# 保存数据到csv文件
movie_counts.to_csv("movie_counts.csv")
```
接下来,你可以使用pyecharts库读取csv文件,并使用scatter函数生成散点图。
以下是示例代码:
```python
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Scatter
import pandas as pd
# 读取数据集
df = pd.read_csv("movie_counts.csv")
# 绘制散点图
scatter = Scatter()
scatter.add_xaxis(df["year"].tolist())
scatter.add_yaxis("电影数量", df["title"].tolist())
# 设置图表标题和坐标轴标签
scatter.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="排名前250名电影的上映年份分布散点图"),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="年份"),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="电影数量"))
# 显示图表
scatter.render("scatter.html")
```
运行以上代码后,你将会得到一个名为scatter.html的散点图文件。
注意:以上代码仅为示例,实际情况中你需要根据自己的数据集和需求进行相应的修改。