通过python中pandas库将对文件movie_metadata.csv中电影信息数据进行清洗和整理，编程统计并输出影片A的上映天数和日平均票房（

Sure, 我非常乐意帮您回答这个问题。您可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

2. 读取csv文件并储存在一个DataFrame中：

df = pd.read_csv("movie_metadata.csv")

3. 筛选出影片A，并统计该影片的上映天数：

movie_A = df[df['movie_title'] == 'A']
days_in_theater = (movie_A['title_year'].max() - movie_A['title_year'].min()).days
print('影片A上映天数:', days_in_theater)

4. 计算影片A的日平均票房并输出：

daily_box_office = movie_A['gross'].sum() / days_in_theater
print('影片A日平均票房:', daily_box_office)

希望这个回答能够帮助您！

相关问题

pandas将对文件movie_metadata.csv中电影信息数据进行清洗和整理，编程统计并输出影片A的上映天数和日平均票房（日平均票房指文件中所有涉及城市的总平均票房)。

好的，你的问题已经记录下来了。关于你的问题，我可以给出以下代码实现：

import pandas as pd

# 读取 movie_metadata.csv 文件中的电影信息数据
movies = pd.read_csv('movie_metadata.csv')

# 对数据进行清洗和整理
movies_cleaned = movies.drop_duplicates(subset='movie_title')  # 去重
movies_cleaned = movies_cleaned.dropna()  # 去除缺失值

# 统计影片 A 的上映天数和日平均票房
movie_a = movies_cleaned[movies_cleaned['movie_title'] == 'A']  # 筛选出影片 A 的数据
total_days = len(movie_a)  # 上映天数
total_box_office = movie_a['gross'].sum()  # 总票房
total_cities = len(movie_a['city'].unique())  # 涉及城市数量
avg_box_office_per_day = total_box_office / total_days  # 日平均票房
avg_box_office_per_city = total_box_office / total_cities  # 城市平均票房

print('影片 A 的上映天数为：', total_days)
print('影片 A 的日平均票房为：', avg_box_office_per_day)

该代码会读取 movie_metadata.csv 文件，对其中的电影信息数据进行清洗和整理，并统计影片 A 的上映天数和日平均票房。需要注意的是，以上代码中的变量名和影片名称 A 可能需要根据你的实际情况进行修改。希望可以帮到你！

1、对文件movie_metadata.csv中电影信息数据进行清洗和整理，编程统计并输出影片A的上映天数和日平均票房（日平均票房指文件中所有涉及城市的总平均票房)。

好的，我明白了你的问题。 首先需要读取movie_metadata.csv文件，并对数据进行清洗和整理。具体操作如下：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df_movies = pd.read_csv("movie_metadata.csv", encoding="utf-8")

# 清洗数据
df_movies.dropna(axis=0, how='any', inplace=True)  # 删除含有空值的行

# 统计影片A的上映天数和日平均票房
movie_A = df_movies[df_movies["movie_title"] == "影片A"]

release_date = movie_A["title_year"].values[0]  # 上映日期
release_day = (pd.to_datetime("2021-9-1") - pd.to_datetime(release_date)).days  # 上映天数

average_box_office = df_movies[df_movies["movie_title"] == "影片A"]["gross"].sum() / df_movies.groupby("city")[
    "movie_title"].count().sum()  # 计算日平均票房

其中， release_date 表示影片A的上映日期， release_day 表示自上映到现在的天数， average_box_office 表示日平均票房。

请注意，这只是示例代码，具体的清洗和处理方式应该根据实际数据而定。 希望能对你有帮助。