TMDb电影数据分析：风格与受欢迎程度

"该资源是一份关于TMDb电影数据的分析报告，主要探讨了不同风格电影在观众中的受欢迎程度，以及其他相关分析，如电影风格随时间的变化、收益能力、平均评分等。报告旨在为电影行业的新人提供投资方向的参考。" 在报告的第四章，4.3部分集中讨论了不同风格电影的受欢迎程度。为了衡量各类型电影的受欢迎程度，作者首先构建了一个名为`popu_by_genre`的数据框。这个数据框结合了`genre_df`的前几列（除了最后一列）和`full`数据框中的`popularity`列，通过`pd.concat()`函数将它们沿着轴1（列）进行连接。接着，创建了一个`pd.Series`对象`popu_by_genre`，其索引为`genrelist`，用于存储每种类型的电影平均受欢迎程度。 为了计算每种类型的平均受欢迎度，报告采用了循环方式，遍历`genrelist`中的每个电影类型。对于每个类型，它选择了包含该类型和`popularity`列的数据，并按类型分组，然后计算每组中`popularity`列的平均值。这样，`popu_by_genre`就包含了所有电影类型及其对应的平均受欢迎程度。最后，使用`sort_values()`方法对系列进行排序，以显示最受欢迎到最不受欢迎的电影类型。 这份报告的其他章节还涵盖了数据导入、数据清洗、特征提取和选取等多个方面，为全面分析电影数据做了充分的准备。例如，数据清洗部分涉及到删除无效的行和列，填充缺失值，合并数据表，解码JSON字符串，去除重复项，将数据转化为数字格式，以及重命名列等操作。这些步骤对于确保后续分析的准确性和可靠性至关重要。 此外，报告还探讨了其他关键问题，如电影风格随时间的变化、不同风格电影的收益能力、平均评分以及评价次数。这些分析提供了对电影市场趋势的深入洞察，有助于理解哪些类型的电影可能更受观众欢迎，或者哪些公司表现出色。报告的最后章节是对整个项目的回顾和总结，强调了数据分析过程中的关键发现和结论，为电影行业的决策者提供了有价值的参考信息。