电影数据分析

背景概述

电影是工业、科技与艺术的结合产物，作为一种国际性的大众传播媒介，其必然与世界电影艺术潮流和国际电影市场密不可分。电影所具有的艺术性、经济型、文化性是与人们的生活密不可分的，因此不论从文化传播还是经济发展的角度来看，我们都需要对电影的发展趋势进行深入研究，从而更好的推动电影繁荣发展。
本次项目中针所收集的的电影多种数据指标进行可视化分析，从而对电影的发展趋势进行合理的分析解释。

提出问题

本文主要研究以下几个问题：

问题一：电影类型如何随着时间的推移发生变化的？
问题二：电影类型与利润的关系？
问题三：Universal Pictures和Paramount Pictures两家影视公司发行电影的对比情况如何？
问题四：改编电影和原创电影的对比情况如何？
问题五：电影时长与电影票房及评分的关系
问题六：分析电影关键字

导入对应的包

import pandas as pd
import numpy as np
import re
import json
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')# 忽略python运行过程中的警告

matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

理解数据

导入数据

#路径替换为自己的数据文件所在路径
data = pd.read_csv(r'C:\Users\CTM123\Desktop\电影数据分析\tmdb_5000_credits.csv', skiprows=0)
data

	movie_id	title	cast	crew
0	19995	Avatar	[{"cast_id": 242, "character": "Jake Sully", "...	[{"credit_id": "52fe48009251416c750aca23", "de...
1	285	Pirates of the Caribbean: At World's End	[{"cast_id": 4, "character": "Captain Jack Spa...	[{"credit_id": "52fe4232c3a36847f800b579", "de...
2	206647	Spectre	[{"cast_id": 1, "character": "James Bond", "cr...	[{"credit_id": "54805967c3a36829b5002c41", "de...
3	49026	The Dark Knight Rises	[{"cast_id": 2, "character": "Bruce Wayne / Ba...	[{"credit_id": "52fe4781c3a36847f81398c3", "de...
4	49529	John Carter	[{"cast_id": 5, "character": "John Carter", "c...	[{"credit_id": "52fe479ac3a36847f813eaa3", "de...
...	...	...	...	...
4798	9367	El Mariachi	[{"cast_id": 1, "character": "El Mariachi", "c...	[{"credit_id": "52fe44eec3a36847f80b280b", "de...
4799	72766	Newlyweds	[{"cast_id": 1, "character": "Buzzy", "credit_...	[{"credit_id": "52fe487dc3a368484e0fb013", "de...
4800	231617	Signed, Sealed, Delivered	[{"cast_id": 8, "character": "Oliver O\u2019To...	[{"credit_id": "52fe4df3c3a36847f8275ecf", "de...
4801	126186	Shanghai Calling	[{"cast_id": 3, "character": "Sam", "credit_id...	[{"credit_id": "52fe4ad9c3a368484e16a36b", "de...
4802	25975	My Date with Drew	[{"cast_id": 3, "character": "Herself", "credi...	[{"credit_id": "58ce021b9251415a390165d9", "de...

4803 rows × 4 columns

count = []
for i in list(data['crew']):
    sum = 0
    for j in i:
        if j == '{':
            sum += 1
    count.append(sum)
data2 = pd.DataFrame({'name':data['title'], 'ans':count})
data2

	name	ans
0	Avatar	153
1	Pirates of the Caribbean: At World's End	32
2	Spectre	155
3	The Dark Knight Rises	217
4	John Carter	132
...	...	...
4798	El Mariachi	11
4799	Newlyweds	8
4800	Signed, Sealed, Delivered	13
4801	Shanghai Calling	2
4802	My Date with Drew	5

4803 rows × 2 columns

查看数据集信息

#路径替换为自己的数据文件所在路径
data3 = pd.read_csv(r"C:\Users\CTM123\Desktop\电影数据分析\tmdb_5000_movies.csv", skiprows=0)
data3.columns=["预算（美元）", "风格列表", "主页", "id", "关键字", "初始语言", "电影名称", "剧情摘要", "电影页面查看次数", "制作公司", "生产国", "首次上映日期", "收入（美元）", "电影时长", "语言", "社会地位", "收尾语", "标题", "平均评分", "评分次数"]
# data3

数据清洗

1、由于credits数据集使用到的数据不多，故并未直接把其与moviedf数据集中的数据合并在一起，而是统计其crew列中每部电影的观看人数，在将数据添加moviedf数据集中（为方便使用，已将columns转换为中文）。
2、由于数据集中包含的信息过多，其中部分数据并不是我们研究的重点，故从中选取了我们需要的数据data5：由于后面的数据分析涉及到电影类型的利润计算；又（利润=收入-预算），且收入和预算两列存在0值，则使用平均值替换列中0值；然后求出每部电影的利润，并在数据data5中增加“利润”数据列。

data4 = data3.drop('主页', axis='columns')
data4 = data4.drop('初始语言', axis='columns')
data4 = data4.drop('剧情摘要', axis='columns')
data4 = data4.drop('社会地位', axis='columns')
data4 = data4.drop('收尾语', axis='columns')
data4['观看人数']=data2['ans']
#data4

data5=data4.loc[:, ['风格列表', '关键字', '电影名称', '预算（美元）', '收入（美元）', '制作公司', '首次上映日期', '电影时长', '平均评分', '观看人数']]
#data5

#将"收入（美元）"列中的0值全部替换为平均值
avg = 0
sum = 0
count = 0
for i in range(4803):
    if data5['收入（美元）'][i] != 0:
        sum += data5['收入（美元）'][i]
        count += 1
avg = sum//count
data5['收入（美元）'] = data5['收入（美元）'].replace({0:avg})

#将"预算（美元）"列中的0值全部替换为平均值
avg = 0
sum = 0
count = 0
for i in range(4803):
    if data5['预算（美元）'][i] != 0:
        sum += data5['预算（美元）'][i]
        count += 1
avg = sum//count
data5['预算（美元）'] = data5['预算（美元）'].replace({0:avg})

data5['利润'] = data5['收入（美元）']-data5['预算（美元）']
data5

	风格列表	关键字	电影名称	预算（美元）	收入（美元）	制作公司	首次上映日期	电影时长	平均评分	观看人数	利润
0	[{"id": 28, "name": "Action"}, {"id": 12, "nam...	[{"id": 1463, "name": "culture clash"}, {"id":...	Avatar	237000000	2787965087	[{"name": "Ingenious Film Partners", "id": 289...	2009-12-10	162.0	7.2	153	2550965087
1	[{"id": 12, "name": "Adventure"}, {"id": 14, "...	[{"id": 270, "name": "ocean"}, {"id": 726, "na...	Pirates of the Caribbean: At World's End	300000000	961000000	[{"name": "Walt Disney Pictures", "id": 2}, {"...	2007-05-19	169.0	6.9	32	661000000
2	[{"id": 28, "name": "Action"}, {"id": 12, "nam...	[{"id": 470, "name": "spy"}, {"id": 818, "name...	Spectre	245000000	880674609	[{"name": "Columbia Pictures", "id": 5}, {"nam...	2015-10-26	148.0	6.3	155	635674609
3	[{"id": 28, "name": "Action"}, {"id": 80, "nam...	[{"id": 849, "name": "dc comics"}, {"id": 853,...	The Dark Knight Rises	250000000	1084939099	[{"name": "Legendary Pictures", "id": 923}, {"...	2012-07-16	165.0	7.6	217	834939099
4	[{"id": 28, "name": "Action"}, {"id": 12, "nam...	[{"id": 818, "name": "based on novel"}, {"id":...	John Carter	260000000	284139100	[{"name": "Walt Disney Pictures", "id": 2}]	2012-03-07	132.0	6.1	132	24139100
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
4798	[{"id": 28, "name": "Action"}, {"id": 80, "nam...	[{"id": 5616, "name": "united states\u2013mexi...	El Mariachi	220000	2040920	[{"name": "Columbia Pictures", "id": 5}]	1992-09-04	81.0	6.6	11	1820920
4799	[{"id": 35, "name": "Comedy"}, {"id": 10749, "...	[]	Newlyweds	9000	117031352	[]	2011-12-26	85.0	5.9	8	117022352
4800	[{"id": 35, "name": "Comedy"}, {"id": 18, "nam...	[{"id": 248, "name": "date"}, {"id": 699, "nam...	Signed, Sealed, Delivered	37042837	117031352	[{"name": "Front Street Pictures", "id": 3958}...	2013-10-13	120.0	7.0	13	79988515
4801	[]	[]	Shanghai Calling	37042837	117031352	[]	2012-05-03	98.0	5.7	2	79988515
4802	[{"id": 99, "name": "Documentary"}]	[{"id": 1523, "name": "obsession"}, {"id": 224...	My Date with Drew	37042837	117031352	[{"name": "rusty bear entertainment", "id": 87...	2005-08-05	90.0	6.3	5	79988515

4803 rows × 11 columns

3、对于缺失值处理：通过上面的数据集信息可以知道，整个数据集缺失的数据中，“首次上映日期”缺失1个数据，“电影时长”缺失2个数据，故通过网上查询，使用fillna函数补齐数据。

# for i in range(4803):
#     if pd.isnull(data5['首次上映日期'][i]):
#         print(i, data5['电影名称'][i])
#         data5['首次上映日期'][i]='2014-06-01'
data5['首次上映日期'] = data5['首次上映日期'].fillna('2014-06-01')

# for i in range(4803):
#     if pd.isnull(data5['电影时长'][i]):
#         print(i, data5['电影名称'][i])
value1 = {'电影时长':98.0}
value2 = {'电影时长':81.0}
data5.fillna(value=value1, limit=1, inplace=True)
data5.fillna(value=value2, limit=1, inplace=True)

4、①对于“风格列表”列数据处理：提取出每一列数据，使用正则表达式去除两边"[“和”]"字符，再用字符分隔函数，将剩余字符转换成列表；而后使用json中的json.loads函数将列表中每个元素转换为字典格式，并取出字典中“name”的值，即电影类型，将每部电影的电影类型存入列表，并在data5中新增“电影类型”列。
②对于“首次上映日期”列数据处理：先提取出每一列数据，再对其进行切片，取出前4个字符，即发行年份，再将其转换为int型数值，并在data5中新增“发行年份”列，再将“首次上映日期”列删除。
③对于“关键字”和“制作公司”两列：则是直接应用apply函数将json.loads函数应用于该列所有元素，将其直接转换为列表-元素都为字典格式。

all_movie_type = []
all_movie = set()  #记录所有电影类型
for i in list(data5['风格列表']):
    con = re.findall(re.compile(r'[[](.*?)[]]', re.S), i)[0]
    list1 = con.split(", ")
    str1 = ""
    dict_list = []
    for j in range(len(list1)):
        if j%2 == 0:
            str1 += str(list1[j]) + ", "
        else:
            str1 += str(list1[j]) 
            dict_list.append(json.loads(str1))
            str1=""
    #提取电影类型
    movie_type=[]
    for j in dict_list:
        all_movie.add(j['name'])
        movie_type.append(j['name'])
    all_movie_type.append(movie_type)
data5['电影类型'] = pd.Series(all_movie_type)
# all_movie

#首次上映日期处理

#时间格式转换
# data5['首次上映日期'] = pd.to_datetime(data5['首次上映日期'], format='%Y-%m-%d')
show_year = []
for i in list(data5['首次上映日期']):
    year = int(i[0:4])
    show_year.append(year)
data5['发行年份'] = pd.Series(show_year)
data5 = data5.drop('首次上映日期', axis='columns')
data5

	风格列表	关键字	电影名称	预算（美元）	收入（美元）	制作公司	电影时长	平均评分	观看人数	利润	电影类型	发行年份
0	[{"id": 28, "name": "Action"}, {"id": 12, "nam...	[{"id": 1463, "name": "culture clash"}, {"id":...	Avatar	237000000	2787965087	[{"name": "Ingenious Film Partners", "id": 289...	162.0	7.2	153	2550965087	[Action, Adventure, Fantasy, Science Fiction]	2009
1	[{"id": 12, "name": "Adventure"}, {"id": 14, "...	[{"id": 270, "name": "ocean"}, {"id": 726, "na...	Pirates of the Caribbean: At World's End	300000000	961000000	[{"name": "Walt Disney Pictures", "id": 2}, {"...	169.0	6.9	32	661000000	[Adventure, Fantasy, Action]	2007
2	[{"id": 28, "name": "Action"}, {"id": 12, "nam...	[{"id": 470, "name": "spy"}, {"id": 818, "name...	Spectre	245000000	880674609	[{"name": "Columbia Pictures", "id": 5}, {"nam...	148.0	6.3	155	635674609	[Action, Adventure, Crime]	2015
3	[{"id": 28, "name": "Action"}, {"id": 80, "nam...	[{"id": 849, "name": "dc comics"}, {"id": 853,...	The Dark Knight Rises	250000000	1084939099	[{"name": "Legendary Pictures", "id": 923}, {"...	165.0	7.6	217	834939099	[Action, Crime, Drama, Thriller]	2012
4	[{"id": 28, "name": "Action"}, {"id": 12, "nam...	[{"id": 818, "name": "based on novel"}, {"id":...	John Carter	260000000	284139100	[{"name": "Walt Disney Pictures", "id": 2}]	132.0	6.1	132	24139100	[Action, Adventure, Science Fiction]	2012
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
4798	[{"id": 28, "name": "Action"}, {"id": 80, "nam...	[{"id": 5616, "name": "united states\u2013mexi...	El Mariachi	220000	2040920	[{"name": "Columbia Pictures", "id": 5}]	81.0	6.6	11	1820920	[Action, Crime, Thriller]	1992
4799	[{"id": 35, "name": "Comedy"}, {"id": 10749, "...	[]	Newlyweds	9000	117031352	[]	85.0	5.9	8	117022352	[Comedy, Romance]	2011
4800	[{"id": 35, "name": "Comedy"}, {"id": 18, "nam...	[{"id": 248, "name": "date"}, {"id": 699, "nam...	Signed, Sealed, Delivered	37042837	117031352	[{"name": "Front Street Pictures", "id": 3958}...	120.0	7.0	13	79988515	[Comedy, Drama, Romance, TV Movie]	2013
4801	[]	[]	Shanghai Calling	37042837	117031352	[]	98.0	5.7	2	79988515	[]	2012
4802	[{"id": 99, "name": "Documentary"}]	[{"id": 1523, "name": "obsession"}, {"id": 224...	My Date with Drew	37042837	117031352	[{"name": "rusty bear entertainment", "id": 87...	90.0	6.3	5	79988515	[Documentary]	2005

4803 rows × 12 columns

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数据分析及可视化

问题一：电影类型如何随着时间的推移发生变化的？

count_type = dict.fromkeys(all_movie,0)
for i in data5['电影类型']:
    for j in i:
        count_type[j] += 1
count_type

{'Romance': 894,
 'Family': 513,
 'War': 144,
 'Foreign': 34,
 'Horror': 519,
 'Drama': 2297,
 'History': 197,
 'Mystery': 348,
 'Music': 185,
 'Adventure': 790,
 'TV Movie': 8,
 'Action': 1154,
 'Fantasy': 424,
 'Western': 82,
 'Animation': 234,
 'Thriller': 1274,
 'Comedy': 1722,
 'Crime': 696,
 'Documentary': 110,
 'Science Fiction': 535}

dt = {'电影类型':count_type.keys(),'电影数量（部）':count_type.values()}
data6 = pd.DataFrame(dt)
data6

	电影类型	电影数量（部）
0	Romance	894
1	Family	513
2	War	144
3	Foreign	34
4	Horror	519
5	Drama	2297
6	History	197
7	Mystery	348
8	Music	185
9	Adventure	790
10	TV Movie	8
11	Action	1154
12	Fantasy	424
13	Western	82
14	Animation	234
15	Thriller	1274
16	Comedy	1722
17	Crime	696
18	Documentary	110
19	Science Fiction	535

绘制各种电影类型数量统计图

plt.figure(figsize=(9,6))
plt.barh(range(20), count_type.values(), height=0.7, color='steelblue', alpha=0.8)
plt.yticks(range(20), count_type.keys())
plt.xlim(0, 2400)
plt.xlabel("电影数量（部）")
plt.ylabel("电影类型")
plt.title("各种电影类型数量统计图")
for x,y in enumerate(count_type.values()):
    plt.text(y+0.2, x-0.1, '%s'%y+"部")
# plt.savefig('./img/各种电影类型数量统计图.png', dpi=600, format='png', bbox_inches='tight')
plt.show()

分析结论：从图中清晰看出从1910~2015年以来最受欢迎的三种电影类型分别为：Drama、Comedy、Thriller。

绘制各种电影类型占比的饼图

plt.rcParams['figure.figsize']=(18, 15)
movie_count = data6['电影数量（部）'].values
movie_sum = data6['电影数量（部）'].sum()
#计算各个电影类型所占百分比
percentage = (movie_count/movie_sum)*100
#保留两位小数
np.set_printoptions(precision=2)
labels = data6['电影类型'].values
plt.axes(aspect=1)
plt.pie(x = percentage, labels=labels, autopct='%.2f %%', shadow=False,
        labeldistance=1.2, startangle = 90, pctdistance = 0.7)
plt.legend(loc='upper right')
# plt.savefig('./img/各种电影类型占比图.png', dpi=600, format='png', bbox_inches='tight')
plt.show()

分析结论：从上面的结果可以看出，随着时间的推移，电影类型数量总体呈现逐年上升趋势，其中在所有电影类型中，数量排名前三的电影类型分别是：Drama、Comedy、Thriller，Drama的类型电影最多，占到了总体的18.9%。

data7 = pd.DataFrame()

# #以电影类型作为列索引，表中数据全部置为0
# for i in all_movie:
#     data7[i] = 0
# data7['xx']=data5['风格列表']
# data7 = data7.drop('xx', axis='columns')

# #记录每一部电影中的对应电影类型
#缺点：运行效率较差
# for i in range(4803):
#     for j in data5['电影类型'][i]:
#         data7[j][i] += 1
# data7

绘制电影类型随时间变化的趋势图：

创建每种电影类型为特征的dataframe数据集data7，且使用dataframe.str.contains函数搜索每部电影中是否某种电影类型，若存在，则在data7对应电影的该电影类型中记录，然后使用groupby函数进行分组统计每个年份各种电影类型的发行数量，最后使用matplotlib中的plot函数绘制对应趋势图。

for genre in all_movie:
    data7[genre] = data5['风格列表'].str.contains(genre).apply(lambda x:1 if x else 0)
data7.index = data5['发行年份']
movie_year = data7.groupby('发行年份').sum()
movie_year.head()
movie_year.tail()

	Romance	Family	War	Foreign	Horror	Drama	History	Mystery	Music	Adventure	TV Movie	Action	Fantasy	Western	Animation	Thriller	Comedy	Crime	Documentary	Science Fiction
发行年份
2013	25	22	3	0	25	110	8	5	12	36	2	56	21	1	17	53	71	37	10	27
2014	24	23	10	0	21	110	7	15	9	37	0	54	16	3	14	66	62	27	7	26
2015	23	17	2	0	33	95	9	20	8	35	0	46	10	7	13	67	52	26	7	28
2016	9	9	3	0	20	37	6	6	1	23	0	39	13	1	4	27	26	10	0	11
2017	0	1	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0

plt.figure(figsize=(12,8))
plt.plot(movie_year, label=movie_year.columns)
plt.xticks(range(1910,2018,5))
plt.legend(movie_year)
plt.title('电影类型随时间变化的趋势',fontsize=15)
plt.xlabel('年份',fontsize=15)
plt.ylabel('数量（部）',fontsize=15)
plt.grid(True)  #显示网格线
# plt.savefig('./img/电影类型随时间变化的趋势图.png', dpi=600, format='png', bbox_inches='tight')
plt.show()

分析结论：从图中可知，可以看出随着时间的推移电影类型的数量越来越多，其中Drama(戏剧)和Comedy(喜剧)数量增长远比其他电影类型快，常年深受观众喜爱。

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问题二：电影类型与利润的关系？

genre_profit = dict.fromkeys(all_movie,0)
for i in range(4803):
    for j in data5['电影类型'][i]:
        genre_profit[j] += data5['利润'][i]
for i in data6['电影类型']:
    genre_profit[i] /= count_type[i]
# genre_profit

dt = {'电影类型':genre_profit.keys(),'利润':genre_profit.values()}
genre_profit_data = pd.DataFrame(dt)
genre_profit_data

	电影类型	利润
0	Romance	6.878714e+07
1	Family	1.340737e+08
2	War	6.366630e+07
3	Foreign	6.775845e+07
4	Horror	6.043865e+07
5	Drama	6.157373e+07
6	History	4.971221e+07
7	Mystery	6.903151e+07
8	Music	6.342341e+07
9	Adventure	1.560404e+08
10	TV Movie	9.272958e+07
11	Action	1.069430e+08
12	Fantasy	1.460115e+08
13	Western	4.191084e+07
14	Animation	1.766170e+08
15	Thriller	7.216813e+07
16	Comedy	7.437827e+07
17	Crime	5.966100e+07
18	Documentary	5.602798e+07
19	Science Fiction	1.174366e+08

绘制各种电影类型的平均利润统计图

plt.rcParams['figure.figsize']=(9, 6)
# 对于‘利润’列数据按值大小进行降序排序
genre_profit_data.sort_values(by='利润',ascending=True).plot(kind='barh')
plt.yticks(range(20), genre_profit_data['电影类型'])
plt.title('各种电影类型的平均利润')
plt.xlabel('平均利润（美元）')
plt.ylabel('电影类型')
# plt.savefig('./img/各种电影类型的平均利润图.png', dpi=600, format='png', bbox_inches='tight')
plt.show()

分析结论：History、Fantasy、Mystery三种电影类型利润最客观，然而电影类型数量排名第二的Comedy利润缺排在了倒数第一，可能是因为该类型电影的市场斗争太过激烈，拍摄此电影有一定的风险。

---

问题三：3.Universal Pictures和Paramount Pictures两家影视公司发行电影的对比情况如何？

data5['制作公司'] = data5['制作公司'].apply(json.loads) #格式转换
def decode(column):
    z = []
    for i in column:
        z.append(i['name'])
    return ' '.join(z)

data5['制作公司'] = data5['制作公司'].apply(decode)
data5['制作公司'].head(3)

0    Ingenious Film Partners Twentieth Century Fox ...
1    Walt Disney Pictures Jerry Bruckheimer Films S...
2                         Columbia Pictures Danjaq B24
Name: 制作公司, dtype: object

company_st = pd.DataFrame()
company_st['Universal Pictures'] = data5['制作公司'].str.contains('Universal Pictures').apply(lambda x:1 if x else 0)
company_st['Paramount Pictures'] = data5['制作公司'].str.contains('Paramount Pictures').apply(lambda x:1 if x else 0)
company_st

	Universal Pictures	Paramount Pictures
0	0	0
1	0	0
2	0	0
3	0	0
4	0	0
...	...	...
4798	0	0
4799	0	0
4800	0	0
4801	0	0
4802	0	0

4803 rows × 2 columns

dict_company = {'Universal Pictures':company_st['Universal Pictures'].sum(), 'Paramount Pictures':company_st['Paramount Pictures'].sum()}
company_vs = pd.Series(dict_company)
company_vs

Universal Pictures    314
Paramount Pictures    285
dtype: int64

绘制两家公司电影发行数量对比的饼状图

plt.rcParams['figure.figsize']=(12, 8)
#计算各个电影类型所占百分比
percentage = (company_vs.values/company_vs.sum())*100
#保留两位小数
np.set_printoptions(precision=2)
plt.axes(aspect=1)
plt.pie(x = company_vs, labels=company_vs.index, autopct='%.2f %%', shadow=False,
        labeldistance=1.2, startangle = 90, pctdistance = 0.7)
plt.title('Universal Pictures和Paramount Pictures两家公司电影发行数量对比')
# plt.savefig('./img/Universal Pictures和Paramount Pictures两家公司电影发行数量对比图.png', dpi=600, format='png', bbox_inches='tight')
plt.show()

company_data = company_st[['Universal Pictures','Paramount Pictures']]
company_data.index = data5['发行年份']
company_data = company_data.groupby('发行年份').sum()
company_data

	Universal Pictures	Paramount Pictures
发行年份
1916	0	0
1925	0	0
1927	0	1
1929	0	0
1930	0	0
...	...	...
2013	9	8
2014	10	8
2015	13	7
2016	10	5
2017	0	0

90 rows × 2 columns

绘制两家公司电影发行量的时间走势图

plt.figure(figsize=(12,8))
plt.plot(company_data, label=company_data.columns)
plt.xticks(range(1910,2018,5))
plt.legend(company_data)
plt.title('Universal Pictures和Paramount Pictures公司电影的发行量时间走势',fontsize=15)
plt.xlabel('年份',fontsize=15)
plt.ylabel('数量（部）',fontsize=15)
plt.grid(True)  #显示网格线
# plt.savefig('./img/Universal Pictures和Paramount Pictures公司电影的发行量时间走势图.png', dpi=600, format='png', bbox_inches='tight')
plt.show()

分析结论：两家公司针对电影发行数量相比差异不算很大，但Universal Pictures相比Paramount Picture仍然略胜一筹，从1965年开始两家电影公司发行数量开始增长迅速。

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问题四：改编电影和原创电影的对比情况如何？

data5['关键字'] = data5['关键字'].apply(json.loads) #格式转换
def decode(column):
    z = []
    for i in column:
        z.append(i['name'])
    return ' '.join(z)

data5['关键字'] = data5['关键字'].apply(decode)
data5['关键字'].head(3)

0    culture clash future space war space colony so...
1    ocean drug abuse exotic island east india trad...
2    spy based on novel secret agent sequel mi6 bri...
Name: 关键字, dtype: object

data5['原创与改编'] = data5['关键字'].str.contains('based on novel').apply(lambda x: 'no original' if x else 'original')
data5['原创与改编'].value_counts()

original       4606
no original     197
Name: 原创与改编, dtype: int64

original_profit = data5[['原创与改编','预算（美元）','收入（美元）','利润']]
original_profit = original_profit.groupby(by='原创与改编').mean()
original_profit

	预算（美元）	收入（美元）	利润
原创与改编
no original	4.795794e+07	1.545032e+08	1.065453e+08
original	3.657600e+07	1.154287e+08	7.885267e+07

绘制改编电影与原创电影在预算、收入及利润三方面进行比较的柱状图

plt.figure(figsize=(12,8))
original_profit.plot(kind='bar')
plt.title('改编电影与原创电影在预算、收入和利润的比较')
plt.xlabel('改编电影与原创电影')
plt.ylabel('金额（美元）')
# plt.savefig('./img/改编电影与原创电影在预算、收入和利润的比较图.png', dpi=600, format='png', bbox_inches='tight')
plt.show()

分析结论：如图可以看出改编电影不管是预算、收入还是利润相比原创电影都更略胜一筹，这可能是改变电影的资金投入更多导致的原因

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问题五：电影时长与电影票房及评分的关系

绘制电影时长与电影票房收入关系图

#电影时长与电影票房的关系：
data5.plot(kind='scatter', x='电影时长', y='收入（美元）', figsize=(8,6))
plt.title('电影时长与电影票房的关系',fontsize = 15)
plt.xlabel('电影时长（分钟）',fontsize=15)
plt.ylabel('电影票房收入（美元）',fontsize=15)
plt.grid(True)
# plt.savefig('./img/电影时长与电影票房的关系图.png', dpi=600, format='png', bbox_inches='tight')
plt.show()

绘制电影时长与电影票房平均评分关系图

#电影时长与电影平均评分的关系：
data5.plot(kind='scatter', x='电影时长', y='平均评分', figsize=(8,6))
plt.title('电影时长与电影票房的关系',fontsize = 15)
plt.xlabel('电影时长（分钟）',fontsize=15)
plt.ylabel('电影平均评分',fontsize=15)
plt.grid(True)
# plt.savefig('./img/电影时长与电影票房的关系图.png', dpi=600, format='png', bbox_inches='tight')
plt.show()

分析结论：从图上可以看出，拍摄电影要想获得较高的票房及口碑，电影的时长应保持在90~150分钟之间。

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问题六：分析电影关键字

keywords_list = []
for i in data5['关键字']:
    keywords_list.append(i)
keywords = ''.join(keywords_list)

生成电影关键字词云图

mv_wc = WordCloud(background_color='black',
              max_words=2000,
              max_font_size=100,
              random_state=12)

# 根据字符串生成词云
mv_wc.generate(keywords)

plt.figure(figsize=(16,8))
# 显示图片
plt.imshow(mv_wc)
plt.axis('off')  #关闭坐标轴
# plt.savefig('./img/词云图.png', dpi=600, format='png', bbox_inches='tight')
plt.show()

分析结论：通过对电影关键字的分析，电影出现数量最多的词是based，其次是women、love、novel、murder。可以看出女性和爱这方面题材电影最受大众喜爱，小说类和犯罪类的电影同样也深受大家的欢迎。