Python实现猫眼电影数据分析与可视化

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0 下载量 56 浏览量 更新于2024-10-11 1 收藏 1.25MB RAR 举报
资源摘要信息:"猫眼电影数据可视化使用百度echarts技术实现展示" 在当今的互联网时代,数据可视化技术越来越成为我们分析和传达信息的重要工具。该资源聚焦于使用Python语言以及百度开源图表库Echarts实现对猫眼电影数据的可视化展示,这对于影视行业数据分析有着重要的实践意义。 首先,我们来详细了解一下标题中提到的几个关键词和概念。 标题中提到的“maoyan.rar”表明这是一个以“猫眼电影”为主题的压缩文件包,而且文件的格式为rar,这是WinRAR压缩软件常用的一种压缩格式。 "Echarts"是百度开源的一个数据可视化库,它基于JavaScript,提供了直观、生动、可交互、可高度个性化定制的数据可视化图表。Echarts支持多种类型的图表,如折线图、柱状图、饼图、散点图等,并且易于使用,能够快速地将数据转化为图表。 "Python"是一种广泛使用的高级编程语言,它以简洁明了而著称,具有丰富的数据处理和分析库,如NumPy、Pandas等。Python在数据分析、机器学习、网络爬虫等领域应用广泛,是数据分析工作中的重要工具。 "数据分析"是通过分析、解释数据来发现有用的见解和信息的过程,这些信息可以帮助组织做出数据驱动的决策。在电影行业,数据分析可以帮助了解票房趋势、观众喜好、电影类型偏好等重要信息。 "猫眼"是一个提供电影、电视剧、综艺、动漫等多种视频内容评价和推荐的平台。猫眼数据则包含了这些视频内容的评分、评论、票房等相关信息,这些数据对于内容制作者、发行商、市场分析人员来说极具价值。 描述中提到实现猫眼电影数据的可视化,意味着通过数据处理和图形表示的手段,将电影相关的数据信息展示得更加直观和易于理解。这种方法通常包括数据的采集、清洗、处理、分析,最终通过图表的形式展现出来。 接下来是标签中的关键词。 "Echarts"再次出现,它作为一个关键的技术点,在描述中被用来展示数据,这里特别强调了百度echarts在猫眼电影数据可视化方面的应用。 "Python"作为标签再次强调了其在数据分析中的核心地位,表明在制作猫眼电影数据可视化的过程中,Python发挥了重要作用。 "数据分析"作为标签的出现,证明了这整个过程的中心是围绕如何通过分析猫眼电影数据来获得有价值的见解。 "猫眼"作为标签强调了数据来源的特定性,即分析的数据都是来自于猫眼这个平台。 "猫眼数据"再次作为标签出现,指出这个资源是专门针对猫眼平台上的数据集进行的分析和可视化。 综上所述,这个资源将重点放在如何利用Python语言和百度echarts技术,对猫眼电影数据进行处理和可视化展示。这个过程不仅仅是技术的实现,更多的是对电影行业数据深层次理解和探索的一种尝试。通过这样的数据可视化,可以更直观地展示电影市场的动态,为电影制作方、发行方提供决策支持,同时也为电影爱好者提供了一个了解市场和电影表现的窗口。

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')

2023-07-22 上传